PILを使って3chから1chだけ抜き取る（追加投稿

Question

以前、
PILを使って3chから1chだけ抜き取る
コードを教えて貰いました、
で、これは一般的に、画像認識に使用されているコードなんでしょうか？
（画像認識では、3chをそのまま扱っている所は少なく、大体どこも1chですよね？）

以下、その教えて貰ったコードになります。

import numpy as np
from PIL import Image

path = "./sample.png"

# PILで開いたうえでデータをNumpy形式にする
# （例えばJPEGは圧縮されていてNumpyな配列になっていないので、
# そこからNumpyのデータ空間(?)に持ってくる必要がある）
img = np.asarray(Image.open(path))

# 元画像のshape (PILではchはRGB)
# print(img.shape)

# カラー画像の時Gだけ抜き取りたい
if len(img.shape) ==3:
    h, w, ch = img.shape

    # RGBのGだけ抜き取りたい
    img_g = img[:,:,1]

    # Numpy配列
    print(img_g)
    # [[ 28  28 255 255   0   0]
    #  [ 28  28 255 255   0   0]
    #  [  0   0 127 127 255 255]
    #  [  0   0 127 127 255 255]]


    # ################################
    # print("以下デバグ")
    # list_ch = ["R", "G", "B"]
    # 
    # #デバグ用 RGBを走査
    # for i in range(ch):
    #     img_single_ch = img[:,:,i]
    # 
    #     print(list_ch[i],img_single_ch.shape)
    #     # OS標準のビューワーで開く
    #     Image.fromarray(img_single_ch.astype(np.uint8)).resize(size=(w*10,h*10),resample=Image.NEAREST).show()

何が言いたいかというと、これはGのデータだけ抜き出している？らしいのですが、
通常の１ｃｈ画像認識でも、Gのデータのみで処理を行っているのかなぁと、まず。

Answer 1

画像認識において多くの場合、重要なのは形で色は必要ありません。モノクロ化は非常に一般的に用いられます。
カラー画像のモノクロ化の方法は、用途に応じてmax(R,G,B)や0.3R+0.6G+0.1Bなどいくつかありますが、その中でGチャンネルのみを取る方法は計算の容易な方法としてそこそこ有名です。それなりに使われているのではないでしょうか。