Question

我有一张颜色为BGR的图像。如何以有效的方式转换我的PIL图像以交换每个像素的B和R元素？

Answer 1

只是为了添加更新的答案：

使用新的cv2接口加载的图像现在自动为numpy数组但是openCV cv2.imread（）将图像加载为BGR，而numpy.imread（）将它们加载为RGB。

最简单的转换方法是使用openCV cvtColor。

import cv2
srcBGR = cv2.imread("sample.png")
destRGB = cv2.cvtColor(srcBGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

Answer 2

我知道这是一个老问题，但我遇到了同样的问题并解决了它：

img = img[:,:,::-1]

Answer 3

假设没有alpha波段，是不是就这么简单？

b, g, r = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r, g, b))

编辑：

嗯......看来PIL在这方面有一些错误...... im.split()似乎不适用于最新版本的PIL（1.1.7）。它可能（？）仍然适用于1.1.6，但是......

Answer 4

这是我最好的答案。顺便说一句，这也适用于Alpha。

from PIL import Image
import numpy as np
import sys 

sub = Image.open(sys.argv[1])
sub = sub.convert("RGBA")
data = np.array(sub) 
red, green, blue, alpha = data.T 
data = np.array([blue, green, red, alpha])
data = data.transpose()
sub = Image.fromarray(data)

Answer 5

import cv2
srcBGR = cv2.imread("sample.png")
destRGB = cv2.cvtColor(srcBGR,cv2.COLOR_BGR2RGB)

只是为了澄清Martin Beckets解决方案，因为我无法发表评论。你需要cv2。在颜色常数面前。

Answer 6

其他解决方案的应用。只是临时措施。

import numpy

im = Image.fromarray(numpy.array(im)[:,:,::-1])

Answer 7

使用之前解释过的想法......你可以使用numpy。

bgr_image_array = numpy.asarray(bgr_image)
B, G, R = bgr_image_array.T
rgb_image_array = np.array((R, G, B)).T
rgb_image = Image.fromarray(rgb_image_array, mode='RGB')

此外，它可以删除Alpha通道。

assert bgra_image_array.shape == (image_height, image_width, 4)
B, G, R, _ = bgra_image_array.T
rgb_image_array = np.array((R, G, B)).T

Answer 8

im = Image.frombuffer('RGB', (width, height), bgr_buf, 'raw', 'BGR', 0, 0)

Answer 9

对于任何编写可能不得不处理4通道图像的代码的人来说，这只是一个简短的脚注，并且发现简单的numpy答案似乎正在吞噬他们的alpha通道。

np_image[:,:,[0,1,2]] = np_image[:,:,[2,1,0]]

如果有第四个通道，

将保留Alpha数据，而

np_image = np_image[:,:,[2,1,0]]

将仅用反向的3通道数据覆盖4通道图像。（甚至更简单的numpy答案img = img [：，：，::-1]，也会为您提供ARGB数据，这也很糟糕。：）

Answer 10

您应该可以使用ImageMath模块执行此操作。

编辑：

Joe的解决方案更好，我正在思考它。：）

Answer 11

使用省略号添加解决方案

image = image[...,::-1]

在这种情况下，省略号...等效于:,:，而::-1则倒数最后一个维度（通道）的顺序。

PIL旋转图像颜色（BGR - > RGB）

11 个答案:

编辑：