質問編集履歴
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質問内容の具体化
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io.imshowによって表示された画像を閉じたい
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io.imshowによって表示された画像を閉じたいです。
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この画像の持つ情報はRGB, RGBAではなく、輝度値だけにしたいです。
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つまり、shapeが256×256×3でなく、256×256×1になるということです。
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MatplotLibにおけるplt.close()に相当するような関数を知りたいです。
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これについても同様に、shapeが256×256×3でなく、256×256×1になるようにしたいです。
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知っている方はおいらっしゃいませんか？
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質問内容の具体化
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カラー画像を「RGB平均」を使って8bitグレースケール画像にしたいです。
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この画像の持つ情報はRGB, RGBAではなく、輝度値だけにしたいです。
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つまり、shapeが256×256×3でなく、256×256×1になるということです。
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または、RGBの1つの要素値のみ取り出して、グレースケール画像を作りたいです。
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これについても同様に、shapeが256×256×3でなく、256×256×1になるようにしたいです。
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ずっと、これを可能にする方法がわからず悩んでいます。有識者の方、教えてください。
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質問内容の具体化
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カラー画像を「RGB平均」を使って8bitグレースケール画像にしたいです。
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しかし、以下のプログラムのように、スペクトログラムを画像として出力する際にmatplotlibのcolormapから、色を選択しなければならないので、グレースケールで出力することができません。ここでいうグレースケールというのは、1次元の画像であるため、shapeが(256,256,3)ではなく、(256,256,1)のような画像のことを言います。
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```python
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fig = librosa.display.specshow(sp, sr=256, hop_length=hop_length, cmap=binary)
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[Python でグレースケール化](https://qiita.com/yoya/items/dba7c40b31f832e9bc2a)のサイトでは、カラー画像をグレースケールの画像に変換する方法は書かれていますが、最初からグレースケール画像として出力する方法が書かれていません。
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この画像の持つ情報はRGB, RGBAではなく、輝度値だけにしたいです。
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つまり、shapeが256×256×3でなく、256×256×1になるということです。
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ずっと、これを可能にする方法がわからず悩んでいます。有識者の方、教えてください。
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質問内容の具体化
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librosaを使って、グレースケールのスペクトログラムを作ろうとしています。
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しかし、以下のプログラムのように、スペクトログラムを画像として出力する際にmatplotlibのcolormapから、色を選択しなければならないので、グレースケールで出力することができません。ここでいうグレースケールというのは、1次元の画像であるため、shapeが(256,256,3)ではなく、(256,256,1)のような画像のことを言います。
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```python
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fig = librosa.display.specshow(sp, sr=256, hop_length=hop_length, cmap=binary)
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しかし、求めているのはshape=256×256×1のスペクトログラムの画像です。
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[Python でグレースケール化](https://qiita.com/yoya/items/dba7c40b31f832e9bc2a)のサイトでは、カラー画像をグレースケールの画像に変換する方法は書かれていますが、最初からグレースケール画像として出力する方法が書かれていません。
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カラー画像→グレースケールのプロセスを踏むと、補正によって、元の入力値とは異なる値に変換されてしまうため、最初からグレースケールの状態で出力したいです。
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最初からグレースケールの画像として出力する方法が分かる方がいましたら、是非教えて頂きたいです。
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最初からグレースケールの画像として、スペクトログラムを出力する方法が分かる方がいましたら、是非教えて頂きたいです。
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質問内容の具体化
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グレースケール画像を出力したい
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まず、条件として、shape=256×256×1のスペクトログラムを作ろうとしています。
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現段階では、Librosaを使って、shape=256×256×3のスペクトログラムの画像を以下のように、出力できています。
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fig = librosa.display.specshow(sp, sr=256, hop_length=hop_length, cmap=binary)
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Error when checking input: expected input_5 to have shape (256, 256, 1) but got array with shape (256, 256, 3)
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しかし、求めているのはshape=256×256×1のスペクトログラムの画像です。
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おそらく、入力が256×256×1であるのにもかかわらず、カラー画像(256×256×3)が入力されていると認識することで生じるエラーだと思うのですが、これを回避し、濃淡だけ(0～255)だけを入力する方法はありますか？有識者の方がいましたら、是非教えて頂きたいです。
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[Python でグレースケール化](https://qiita.com/yoya/items/dba7c40b31f832e9bc2a)のサイトでは、カラー画像をグレースケールの画像に変換する方法は書かれていますが、最初からグレースケール画像として出力する方法が書かれていません。
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最初からグレースケールの画像として出力する方法が分かる方がいましたら、是非教えて頂きたいです。
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質問の具体化
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音声をスペクトログラムの画像に変換し、kerasのVGG16に入力しようとしています。VGG16には0～255の値を各ブロックに入力したいので、音声をスペクトログラムの画像に変換する際に、カラーマップは「binary_r」を使用しています。この画像を input_shape=256×256×1 のVGG16に入力すると下記のようなエラーが出ます。なぜでしょうか？
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おそらく、入力が256×256×1であるのにもかかわらず、カラー画像(256×256×3)が入力されていると認識することで生じるエラーだと思うのですが、これを回避し、濃淡だけ(0～255)だけを入力する方法はありますか？有識者の方がいましたら、是非教えて頂きたいです。
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base_model=VGG16(weights=None,include_top=False,input_tensor=Input(shape=(img_width,img_height,1)))
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Error when checking input: expected input_5 to have shape (256, 256, 1) but got array with shape (256, 256, 3)
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※学習済みモデルとして使用したいわけではなく、VGG16と同じ構造のCNNを使用したいので、weights=Noneで間違いないです。
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※学習済みモデルとして使用したいわけではなく、VGG16と同じ構造のCNNを使用したいので、weights=Noneで間違いないです。
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おそらく、入力が256×256×1であるのにもかかわらず、カラー画像(256×256×3)が入力されていると認識することで生じるエラーだと思うのですが、これを回避し、濃淡だけ(0～255)だけを入力する方法はありますか？有識者の方がいましたら、是非教えて頂きたいです。
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やっていることとしては、[VGG16を転移学習させて「まどか☆マギカ」のキャラを見分ける](https://qiita.com/God_KonaBanana/items/2cf829172087d2423f58)のinput_shapeを256×256×1に変更して、画像の濃淡のみを入力させようとしています。
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