语义分割标签转换（RGB转灰度）

在进行遥感图像语义分割时，找到的标签数据都是方便给大家看的RGB数据，对于怎么将RGB转换成灰度数据我整了半天，编程水平太差了。文章仅记录自己的学习过程，路过的大佬轻喷，小菜鸡在此谢过了。第一次用博客记录自己的学习过程，还不太会用哈哈哈。

#导入相关包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import glob
import scipy.misc
from PIL import Image
import re
#这是我的标签数据对应像素值
label2color_dict = {
                    0:[0,0,0],
                    1:[200,0,0],
                    2:[250,0,150],
                    3:[200,150,150], 
                    4:[250,150,150],
                    5:[0,200,0],
                    6:[150,250,0],
                    7:[150,200,150],
                    8:[200,0,200],
                    9:[150,0,250],
                    10:[150,150,250],
                    11:[250,200,0],
                    12:[200,200,0],
                    13:[0,0,200],
                    14:[0,150,200],
                    15:[0,200,250]
                    }

def get_keys(value):
	'''
	获取图片各像素value对应的key值
	'''
    p=0
    i=0
    for k,v in label2color_dict.items():
        if v == value:
            p = k
            break
        i += 1
    if i > 15:
        p = 0
    return p

#glob.glob方法获取全部文件名
img_path = glob.glob("E:\BaiduNetdiskDownload\classif_dataset\*.png")
img_path = sorted(img_path, key=lambda img_path:int(re.search(r'(\d+)',img_path).group()))
for k in range(0, 10000):
    img = img_path[k]
    img = plt.imread(img)*255.0
    img = img[:,:,:3]
    img_label = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),np.uint8)
    img_new_label = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),np.uint8)
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            value = list(img[i,j,:])
            img_label[i,j] = get_keys(value)
            img_new_label[i,j] = img_label[i,j]
    label0 = Image.fromarray(np.uint8(img_new_label))
    p = str(k)
    scipy.misc.toimage(img_label).save("E:\BaiduNetdiskDownload\classif_dataset\\"+p+".jpg")

代码有空优化，太啰嗦了，执行起来很慢很慢。。。。。