Training_Data=[]IMG_SIZE=100def build():    Directory="D:\projects\Machine_learning\Dog_Cat\PetImages"    CATEGORY=["Cat","Dog"]    for category in CATEGORY:        path=os.path.join(Directory,category)        class_num=CATEGORIES.index(category)        for img in tqdm(os.listdir(path)):            try:                img_array=cv2.imread(                    os.path.join(path,img),                    cv2.IMREAD_GRAYSCALE                )                new_array=cv2.resize(img_array,(IMG_SIZE,IMG_SIZE))                Training_Data.append([new_array,class_num])            except Exception as e:               pass

当我不传入cv2.IMREAD_GRAYSCALE时，数组的长度不同：

img_array=cv2.imread(os.path.join(path,img))

X = 74598

Y = 24886

为什么在不使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE时，training_data中追加的元素数量是原来的三倍？

回答：

默认情况下，如果不将cv2.IMREAD_GRAYSCALE作为参数传入，cv2.imread会以三通道（RGB格式）读取图像。当你传入cv2.IMREAD_GRAYSCALE作为参数时，每像素的位数会发生变化（你只需要1*8位每像素，而不是3*8位）。

如果你愿意，可以使用depth()和channels()函数来检查你的图像的深度和通道，这可能会帮助你更好地理解发生了什么。