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

Question

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？

Answer 1

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)