Question

嗯，标题非常自我解释。我有一个图像文件，我想分别分为Y，Cb和Cr。打开文件后，将其从RGB（打开图像文件时的默认模式）转换为YCbCr，然后使用numpy.array（）将其转换为数组，产生一个包含4个通道的2D数组，这不是我希望根据http://www.nmt.edu/tcc/help/pubs/pil/pil.pdf

中的文档

以下是我在翻译中所做的事情：

ImageFile = Image.open('filePath', 'r')
ImageFile = ImageFile.convert('YCbCr')
ImageFileYCbCr = numpy.array(ImageFile)
ImageFileYCbCr

导致

array([[[103, 140, 133,  95],
    [140, 133,  91, 141],
    [132,  88, 141, 131],
    ..., 
    [129,  65, 146, 129],
    [ 64, 146, 130,  65],
    [146, 129,  64, 147]],

   [[129,  64, 147, 129],
    [ 62, 149, 130,  62],
    [149, 130,  62, 149],
    ...,

当我把它分成它的频道时

ImageFileY = copy.deepcopy(ImageFileYCbCr) # to make a separate copy as array is immutable
ImageFileY[:,:,1] *= 0
ImageFileY[:,:,2] *= 0
ImageFileY[:,:,3] *= 0
ImageFileYOnly = Image.fromarray(ImageFileY)
ImageFileYOnly.show()

它产生了一个红色通道，就好像它是一个RGB。我可以分别得到Y，Cb，Cr值吗？

编辑：Numpy版本1.3，Python 2.6 Linux Backtrack 5

Answer 1

https://mail.python.org/pipermail/image-sig/2010-October/006526.html

这是Numpy的一个老错误。纠正它

>>> import numpy
>>> import Image as im
>>> image = im.open('bush640x360.png')
>>> ycbcr = image.convert('YCbCr')

>>> B = numpy.ndarray((image.size[1], image.size[0], 3), 'u1', ycbcr.tostring())
>>> print B.shape
(360, 640, 3)
>>> im.fromarray(B[:,:,0], "L").show()

Answer 2

仅供参考，以供将来来自Google的人们使用：

这似乎现在可以解决。

作为参考，我有Pillow 6.1.0和numpy 1.17.0。做

img = np.array(Image.open(p).convert('YCbCr'))

与

相同

img = Image.open(p).convert('YCbCr')
img = np.ndarray((img.size[1], img.size[0], 3), 'u1', img.tobytes())

，与RGB不同。

PIL图像从RGB转换为YCbCr导致4个通道而不是3个并且像RGB一样运行

2 个答案: