您的第一个代码块：import matplotlib.pyplot as plt
plt.imsave('image.png', image, format='png', cmap='gray')
这将图像保存为RGB，因为在向imsave提供RGB数据时忽略了cmap='gray'(请参见pyplot docs)。
您可以通过取三个波段的平均值，将数据转换为灰度，可以使用color.rgb2gray，也可以使用numpy：import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
img_rgb = np.random.rand(196,256,3)
print('RGB image shape:', img_rgb.shape)
img_gray = np.mean(img_rgb, axis=2)
print('Grayscale image shape:', img_gray.shape)
输出：RGB image shape: (196, 256, 3)
Grayscale image shape: (196, 256)
img_gray现在是正确的形状，但是如果使用plt.imsave保存它，它仍然会写入三个波段，每个像素的R==G==B。这是因为，我相信，一个PNG文件需要三(或四)个波段。警告：我不确定这一点：我希望得到纠正。plt.imsave('image_gray.png', img_gray, format='png')
new_img = cv2.imread('image_gray.png')
print('Loaded image shape:', new_img.shape)
输出：Loaded image shape: (196, 256, 3)
避免这种情况的一种方法是将图像保存为numpy文件，或者确实将一批图像保存为numpy文件：np.save('np_image.npy', img_gray)
new_np = np.load('np_image.npy')
print('new_np shape:', new_np.shape)
输出：new_np shape: (196, 256)
另一种方法是保存灰度png(使用imsave)，但只读取第一个波段：finalimg = cv2.imread('image_gray.png',0)
print('finalimg image shape:', finalimg.shape)
输出：finalimg image shape: (196, 256)
