Question

我正在使用PIL在Python中进行一些图像处理，我需要从一系列图像中提取亮度图层，然后使用numpy对其进行一些处理，然后将编辑后的亮度图层放回图像并保存。问题是，我似乎无法以YCbCr格式获得任何有意义的图像表示，或者至少我不明白PIL在YCbCr中给出了什么。 PIL文档声称YCbCr格式提供了三个通道，但是当我使用np.asarray从图像中获取数据时，我获得了4个通道。好的，所以我想一个必须是alpha。

以下是我用来测试此过程的一些代码：

import Image as im
import numpy as np    
pengIm = im.open("Data\\Test\\Penguins.bmp")
yIm = pengIm.convert("YCbCr")
testIm = np.asarray(yIm)

grey = testIm[:,:,0]
grey = grey.astype('uint8')
greyIm = im.fromarray(grey, "L")
greyIm.save("Data\\Test\\grey.bmp")

我期待着我的图像的灰度版本，但我得到的是混乱的混乱：

http://i.imgur.com/zlhIh.png

有人可以向我解释我哪里出错了吗？ matlab中的相同代码完全符合我的预期。

Answer 1

由于YCbCr是来自RGB颜色空间的数学simple的determinate conversion，因此通过YCbCr的中间阶段只是从图像中提取计算的（非绝对的）亮度值的间接方式。您可以通过以下方式更直接地完成相同的工作：

yIm = pengIm.convert('L')

我怀疑您通过numpy asarray或fromarray或您的numpy代码进行转换时出现问题，原因是序列：

>>> import Image
>>> import ImageOps
>>> import ImageChops
>>> c = Image.open('squished_levels.png')
>>> c
<PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=320x240 at 0xB7686DAC>
>>> c.getbands()
('R', 'G', 'B')
>>> d = c.convert('L')
>>> d.getextrema()       # squished_levels.png has squished levels for testing
(77, 182)
>>> d.getbands()
('L',)
>>> e = ImageOps.equalize(d)
>>> e.getextrema()
(0, 255)
>>> f = e.convert('RGB')
>>> g = ImageChops.lighter(c, f)
>>> g.show()             # not  squished in luminance

一切按预期工作。顺便说一下，

>>> h = c.convert('YCbCr')
>>> h
<Image.Image image mode=YCbCr size=320x240 at 0xB761378C>
>>> h.getpixel((0,0))
(119, 127, 128)
>>> h.getbands()
('Y', 'Cb', 'Cr')

给了我三个渠道，而不是四个渠道。

Answer 2

如果将图像转换为像这样的numpy数组，则应解决问题：

ycbcr_array = numpy.ndarray((pengIm.size[1], pengIm.size[0], 3), 'u1', yIm.tostring())

我发现它here。

Python Imaging：YCbCr问题

2 个答案: