【笔记】torchvision.utils.save_image（）：单通道灰度图的保存（大坑）

pytorch的torchvision无法保存真正的灰度图像

在图像相关的深度学习模型中，有时候需要保存训练中的图像或者测试得到的图像（尤其是低级视觉任务比如去噪、超分辨率、压缩重建等），一般使用如下方式进行图像保存(torchvision.utils中的save_image()函数）：

torchvision.utils.save_image(output.data,'%d.bmp'% (idx), padding=0)

但这种方式只能保存RGB彩色图像，如果网络的输出是单通道灰度图像，则该函数依然会输出三个通道，每个通道的数值都是相同的，即“伪灰度图像”，虽然从视觉效果上看不出区别，但是图像所占内存比正常情况大了两倍。
那么如何保存真正的灰度图像？首先转入save_image()函数进行探究：

def save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2,
               normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0):
    """Save a given Tensor into an image file.

    Args:
        tensor (Tensor or list): Image to be saved. If given a mini-batch tensor,
            saves the tensor as a grid of images by calling ``make_grid``.
        **kwargs: Other arguments are documented in ``make_grid``.
    """
    from PIL import Image
    grid = make_grid(tensor, nrow=nrow, padding=padding, pad_value=pad_value,
                     normalize=normalize, range=range, scale_each=scale_each)
    # Add 0.5 after unnormalizing to [0, 255] to round to nearest integer
    ndarr = grid.mul_(255).add_(0.5).clamp_(0, 255).permute(1, 2, 0).to('cpu', torch.uint8).numpy()
    im = Image.fromarray(ndarr)
    im.save(filename)

   

可以发现其使用了图像处理模块PIL，并且使用make_grid()函数进行处理，转入make_grid()函数可以看到一句代码：

if tensor.dim() == 4 and tensor.size(1) == 1:  # single-channel images
        tensor = torch.cat((tensor, tensor, tensor), 1)

这表示如果张量的通道为1，则输出就会拼接三个相同的该张量形成三通道图像。问题发现。
解决方式

在save_image()函数中，把最后一句保存图像的代码改为：

im.convert('L').save(filename)

即先将其转化为灰度图，再保存。
注

对于彩色图转灰度图的原理，一般是使用如下公式进行转换：

Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B

由于make_grid()函数产生的是三通道相同的伪灰度图像，所以经过上式计算得到的灰度图是符合网络输出的张量的，没有产生任何损失。