我看到很多机器学习（CNN）教程中将读取的图像转换为灰度。我想知道，如果在整个模型创建过程中颜色都被转换了，模型将如何理解原始颜色/使用颜色作为一种识别标准？
回答：
在考虑颜色时，图像处理问题中可能存在两种情况：
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颜色在对象识别中不相关
在这种情况下，将彩色图像转换为灰度图像无关紧要，因为最终模型将从图像中存在的几何形状中学习。图像二值化将通过识别明暗区域来帮助锐化图像。
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颜色在对象识别中相关
如你所知，所有颜色都可以表示为三种主要RGB颜色的某种组合。这些R、G和B值通常每个像素从0到255变化。然而，在灰度化中，某个像素值将是一维而不是三维，它将仅从0到255变化。因此，是的，在实际颜色方面会有一些信息损失，但这是与图像锐度之间的权衡。
因此，可以在每个点上结合R、G、B值的综合得分（可能是它们的平均值（R+G+B）/3），这可以给出一个0到255之间的数字，最终可以用作它们的代表。因此，与其是特定的颜色信息，像素仅携带强度信息。
