Question

我正在尝试实施图像转换Bayern Pattern - ＆gt; RGB

我上传了这张图片：

以下是我的代码片段：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import math
import os
PATH = 'data/'

file_path = os.path.join(PATH, 'oldwell_mosaic.png')
img = cv2.imread(file_path, 0)
w, h = img.shape
new_image = np.zeros((w, h, 3), dtype = np.uint8)
# Green
new_image[1::2,1::2,1] = img[1::2,1::2]
new_image[::2, ::2, 1] = img[::2, ::2]

# Blue
new_image[1::2,::2,0] = img[1::2,::2]

# Red
new_image[::2, 1::2, 2] = img[::2, 1::2]

在上面的例子中，我使用这种模式：

我应该插入缺失的值，但是“无值”的地方实际上是用零填充的。当我执行此操作时：

kernel = np.ones((4,4), np.float)/16
new_image[:,:,2] = cv2.filter2D(new_image[:, :, 2], -1, kernel)

我没有得到预期的结果，因为我在插值中使用了零。

Answer 1

我没有使用 python ，也没有使用 opencv ，但很奇怪所以这里采用低级 C ++ 方法：

分别按频段处理图片
对于每个像素，您需要强度累加器acc[][]和计数器cnt[][]

可以避免对计数器的需求。您可以使用与我的代码中mask类似的方式编码的预定义计数，但这意味着处理图像边缘和角落的特殊情况。为简单起见，我选择了acc,cnt（它们很容易适应32位，因此无需使用它）。

除法可以通过位移来实现速度（边缘和角落除外）
清除acc,cnt零
处理包含已处理频段的每个像素

将频段强度添加到acc并将cnt增加到像素位置，并且还添加到不包含此频段的所有邻居。
计算像素带值

简单地通过
```
pixel[y][x].band = acc[y][x]/cnt[y][x]
```
通过这个，您可以为acc,cnt使用相同的缓冲区用于下一个频段。

我的 C ++ 实施：

    picture pic0,pic1,pic2; // pic0 - original input image,pic1 output, pic2 temp band interpolation
    int x,y,a,b,i,j;
    const int mask[3][6][6]=    // bayern mask for eac band 3 bands and common size of 2x2 and 3x3 is 6x6
        {
        // blue
            {
            {0,0,0,0,0,0},
            {0,1,0,1,0,1},
            {0,0,0,0,0,0},
            {0,1,0,1,0,1},
            {0,0,0,0,0,0},
            {0,1,0,1,0,1},
            },
        // green
            {
            {0,1,0,1,0,1},
            {1,0,1,0,1,0},
            {0,1,0,1,0,1},
            {1,0,1,0,1,0},
            {0,1,0,1,0,1},
            {1,0,1,0,1,0},
            },
        // red
            {
            {1,0,1,0,1,0},
            {0,0,0,0,0,0},
            {1,0,1,0,1,0},
            {0,0,0,0,0,0},
            {1,0,1,0,1,0},
            {0,0,0,0,0,0},
            },
        };
    // prepare buffers
    pic1.resize(pic0.xs  ,pic0.ys  ); pic1.pf=_pf_rgba; pic1.clear(0);
    pic2.resize(pic0.xs+2,pic0.ys+2); pic2.pf=_pf_uu;   // size enlarged to avoid edge conditions statements
    // process bands
    for (b=0;b<3;b++)
        {
        pic2.clear(0);              // clear acc,cnt
        for (j=0,y=0;y<pic0.ys;y++,(j==5)?j=0:j++)
         for (i=0,x=0;x<pic0.xs;x++,(i==5)?i=0:i++)
          if (mask[b][j][i])        // process only band b pixels
            {
            a=pic0.p[y][x].db[0];   // grayscale intensity
            // add to 4 neighbors
            pic2.p[y+0][x+1].dw[0]+=a; pic2.p[y+0][x+1].dw[1]++;
            pic2.p[y+1][x+0].dw[0]+=a; pic2.p[y+1][x+0].dw[1]++;
            pic2.p[y+1][x+1].dw[0]+=a; pic2.p[y+1][x+1].dw[1]++;
            pic2.p[y+1][x+2].dw[0]+=a; pic2.p[y+1][x+2].dw[1]++;
            pic2.p[y+2][x+1].dw[0]+=a; pic2.p[y+2][x+1].dw[1]++;
            if (b==picture::_g) continue;
            // add to 8 neighbors (for r,b bands)
            pic2.p[y+0][x+0].dw[0]+=a; pic2.p[y+0][x+0].dw[1]++;
            pic2.p[y+0][x+2].dw[0]+=a; pic2.p[y+0][x+2].dw[1]++;
            pic2.p[y+2][x+0].dw[0]+=a; pic2.p[y+2][x+0].dw[1]++;
            pic2.p[y+2][x+2].dw[0]+=a; pic2.p[y+2][x+2].dw[1]++;
            }
        for (y=0;y<pic1.ys;y++) // convert to color band
         for (x=0;x<pic1.xs;x++)
          pic1.p[y][x].db[b]=pic2.p[y+1][x+1].dw[0]/pic2.p[y+1][x+1].dw[1];
        }

我将自己的图片类用于图片，因此有些成员是：

xs,ys是图像的大小（以像素为单位）
p[y][x].dd是(x,y)位置的像素，为32位整数类型
clear(color)使用color清除整个图像
resize(xs,ys)将图片调整为新分辨率
bmp VCL 已封装 GDI 具有Canvas访问权限的位图
pf保存图像的实际像素格式：

enum _pixel_format_enum
    {
    _pf_none=0, // undefined
    _pf_rgba,   // 32 bit RGBA
    _pf_s,      // 32 bit signed int
    _pf_u,      // 32 bit unsigned int
    _pf_ss,     // 2x16 bit signed int
    _pf_uu,     // 2x16 bit unsigned int
    _pixel_format_enum_end
    };

color和像素编码如下：

union color
    {
    DWORD dd; WORD dw[2]; byte db[4];
    int i; short int ii[2];
    color(){}; color(color& a){ *this=a; }; ~color(){}; color* operator = (const color *a) { dd=a->dd; return this; }; /*color* operator = (const color &a) { ...copy... return this; };*/
    };

这些乐队是：

enum{
    _x=0,   // dw
    _y=1,

    _b=0,   // db
    _g=1,
    _r=2,
    _a=3,

    _v=0,   // db
    _s=1,
    _h=2,
    };

对于包含色带且项目1代表mask[band][j=0][i=0]的像素，拜仁蒙版具有pixel[y=0][x=0]。最后，结果是：输入图像：

手动实现拜仁到RGB

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