使用PIL和NumPy将图像转换为Lab数组，修改值然后转换回来

Question

我正在尝试使用NumPy将PIL图像转换为数组。然后，我想将该数组转换为Lab值，修改值，然后将数组转换回图像并保存图像。我有以下代码：

import Image, color, numpy

# Open the image file
src = Image.open("face-him.jpg")

# Attempt to ensure image is RGB
src = src.convert(mode="RGB")

# Create array of image using numpy
srcArray = numpy.asarray(src)

# Convert array from RGB into Lab
srcArray = color.rgb2lab(srcArray)

# Modify array here

# Convert array back into Lab
end = color.lab2rgb(srcArray)

# Create image from array
final = Image.fromarray(end, "RGB")

# Save
final.save("out.jpg")

此代码依赖于PIL，NumPy和颜色。颜色可以在SciPy主干here中找到。我下载了color.py文件以及某些colordata .txt files。我修改了color.py，以便它可以独立于SciPy源运行，并且所有似乎都能正常工作 - 当我运行转换时，数组中的值会发生变化。

我的问题是，当我运行上面的代码只是将图像转换为Lab，然后返回RGB并保存它时，我得到以下图像：

出了什么问题？这是我使用color.py？

中的函数的事实

供参考：
来源图片 - face-him.jpg
测试所需的所有源文件 - colour-test.zip

Answer 1

如果没有尝试过，缩放错误在转换颜色时很常见：
RGB是字节0 ... 255，例如黄色[255,255,0]， 而rgb2xyz()等处理浮动三元组，黄色[1.，1.，0] （color.py没有范围检查：lab2rgb( rgb2lab([255,255,0]) )是垃圾。）

在IPython中，%run main.py，然后打印srcArray的角落并结束？

已添加13July：对于记录/谷歌，这里有NumPy成语来打包，解包和转换RGB图像数组：

    # unpack image array, 10 x 5 x 3 -> r g b --
img = np.arange( 10*5*3 ).reshape(( 10,5,3 ))
print "img.shape:", img.shape
r,g,b = img.transpose( 2,0,1 )  # 3 10 5
print "r.shape:", r.shape

    # pack 10 x 5 r g b -> 10 x 5 x 3 again --
rgb = np.array(( r, g, b )).transpose( 1,2,0 )  # 10 5 3 again
print "rgb.shape:", rgb.shape
assert (rgb == img).all()

    # rgb 0 .. 255 <-> float 0 .. 1 --
imgfloat = img.astype(np.float32) / 255.
img8 = (imgfloat * 255).round().astype(np.uint8)  
assert (img == img8).all()

Answer 2

正如Denis指出的那样，lab2rgb或rgb2lab中没有范围检查，而rgb2lab似乎期望值在[0,1]范围内。

>>> a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> color.lab2rgb(color.rgb2lab(a))
array([[ -1.74361805e-01,   1.39592186e-03,   1.24595808e-01],
       [  1.18478213e+00,   1.15700655e+00,   1.13767806e+00],
       [  2.62956273e+00,   2.38687422e+00,   2.21535897e+00]])
>>> from __future__ import division
>>> b = a/10
>>> b
array([[ 0.1,  0.2,  0.3],
       [ 0.4,  0.5,  0.6],
       [ 0.7,  0.8,  0.9]])
>>> color.lab2rgb(color.rgb2lab(a))
array([[ 0.1,  0.2,  0.3],
       [ 0.4,  0.5,  0.6],
       [ 0.7,  0.8,  0.9]])

在color.py中，xyz2lab和lab2xyz函数正在做一些我无法一目了然的数学运算（我不熟悉numpy或图像变换）。

编辑（此代码修复了问题）：

PIL给你数字[0,255]，在传递到rgb2lab函数之前尝试将它们缩小到[0,1]并在出来时备份。 e.g：

#from __future__ import division # (if required)
[...]
# Create array of image using numpy
srcArray = numpy.asarray(src)/255

# Convert array from RGB into Lab
srcArray = color.rgb2lab(srcArray)

# Convert array back into Lab
end = color.lab2rgb(srcArray)*255
end = end.astype(numpy.uint8)