我正在处理一些 RGB 图像,为了某些功能,我必须使用一些转换值将 RGB 图像转换为灰度,然后在操作之后我想借助转换值再次将输出图像转换为 RGB 格式。如何实现同样的目标?
Opencv 转换 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
不会生成原始图像,因为它会将所有 3 个 channel 的值都相同,这就是我应用转换的原因
我将 RGB 图像读取为:
img=cv2.imread("image.png")
然后我将 RGB 值提取为:
r, g,b = img[:,:,0], img[:,:,1],img[:,:,2]
然后我应用变换得到灰度图像:
gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b
如何将再次处理后的灰度图像,用给定的变换值转换回RGB?
最佳答案
我认为您正在尝试独立地对 channel 进行操作,因为您有一些需要灰度图像的算法。您可以通过几种不同的方式解决这个问题。
那么,让我们从这张图片开始:
您可以“就地”而不将图像分离到它的组件 channel 中,如下所示:
#!/usr/bin/env python3
import cv2
# Load image
img=cv2.imread("start.png",cv2.IMREAD_COLOR)
# In-place, zero the Blue, double the Green and halve the Red channels
img[:,:,0] = 0
img[:,:,1] *= 2
img[:,:,2] //= 2
# Save
cv2.imwrite('result1.png', img)
输出
或者您可以将图像拆分为其组件 channel ,分别处理它们(并可能并行处理),然后在最后将它们重新组合回 BGR 图像:
# Load image and split into component channels
img=cv2.imread("start.png",cv2.IMREAD_COLOR)
B, G, R = cv2.split(img)
# Operate on channels independently and out of place
B[...] = 0
G[...] *= 2
R[...] //= 2
# Blur the Red too for extra fun
R = cv2.GaussianBlur(R,(25,25),0)
# Recombine channels and save
result = cv2.merge((B,G,R))
cv2.imwrite('result2.png', result)
关于python - 在python中使用用户定义的转换函数将灰度图像转换回rgb图像的问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56673718/