我想为黑白图像添加颜色,我认为更改像素值应该可行。
for rows in rgb:
for e in rows:
for i in range(len(e)):
max_val = e.max()
min_val = e.min()
if e[i] == max_val:
e[i] * 2.5
if e[i] == min_val:
e[i] * 0.75
else:
e[i] * 1.5
代码没有返回错误,但它也没有改变值。我希望数字相乘并由同一个数组重新分配
最佳答案
我们可以利用 Numpy 的 broadcasting,而不是手动迭代具有低效 O(n^3)
运行时间的每个像素。功能。
我们首先使用 cv2.split()
将灰度图像分成单独的 BGR
channel .这将为我们提供单独的 B
、G
和 R
channel ,每个 channel 都具有相同的值。接下来我们使用 np.multiply()
将每个 channel 乘以一个标量值.最后,我们使用 cv2.merge()
将每个单独的 channel 组合成彩色图像。创建单个多 channel 阵列
之前
>>> print(before.shape)
(331, 500, 3)
您可能想知道为什么图像具有三个 channel ,即使它显然是灰度图像。这是因为每个 channel 都具有相同的值,范围从 [0 ... 255]
之后
>>> print(after.shape)
(331, 500, 3)
同样, channel 数量相同,但我们修改了每个单独的 channel
TLDR:要为黑白图像添加颜色,我们必须提取每个单独的 BGR
channel ,修改每个 channel ,然后重建图像
import cv2
import numpy as np
before = cv2.imread('2.png')
b, g, r = cv2.split(before)
np.multiply(b, 1.5, out=b, casting="unsafe")
np.multiply(g, .75, out=g, casting="unsafe")
np.multiply(r, 1.25, out=r, casting="unsafe")
after = cv2.merge([b, g, r])
cv2.imshow('before', before)
cv2.imshow('after', after)
cv2.waitKey()
关于python - 赋予灰度图像颜色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58135918/