Question

我有类似这样的代码

from skimage import io as sio
test_image = imread('/home/username/pat/file.png')
test_image  = skimage.transform.resize(test_image, (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), mode='constant', preserve_range=True)
print test_image.shape # prints (128,128)
print test_image.max(), test_image.min() # prints 65535.0 0.0
sio.imshow(test_image)

更重要的是，我需要将该图像分成3个通道，这样我才能将其输入到期望输入的神经网络中，知道怎么做？

我想将一个1通道的图像转换为一个3通道的图像，当我绘制它时，它看起来是合理的，有意义的，等等。

我尝试使用0填充，我尝试为3个通道复制相同的值3次，但是当我尝试显示图像时，看起来像乱七八糟的东西。那么，如何将图像转换成3个通道，即使它变成蓝标而不是灰度，但仍然能够以有意义的方式对其进行可视化？

编辑：如果我尝试

test_image = skimage.color.gray2rgb(test_image)

我得到全白色的图像，带有一些黑点。

如果我尝试的话，我会得到全白的，罕见的小黑点

convert Test1_PC_1.tif -colorspace sRGB -type truecolor Test1_PC_1_new.tif

在尝试使用gray2rgb进行转换之前

print type(test_image[0,0])
<type 'numpy.uint16'>

之后

print type(test_image[0,0,0])
<type 'numpy.float64'>

Answer 1

您需要将数组从2D转换为3D，其中第三维是颜色。

您可以使用skimage提供的gray2rgb功能：

test_image = skimage.color.gray2rgb(test_image)

或者，您可以编写自己的转换-这样可以灵活地调整像素值：

# basic conversion from gray to RGB encoding
test_image = np.array([[[s,s,s] for s in r] for r in test_image],dtype="u1")

# conversion from gray to RGB encoding -- putting the image in the green channel
test_image = np.array([[[0,s,0] for s in r] for r in test_image],dtype="u1")

我从您的max()值中注意到，您使用的是16位样本值（不常见）。您需要一个不同的dtype，也许是"u16"或"int32"。另外，您可能需要玩一些游戏才能使图像以正确的极性显示（可能以黑白反转显示）。

一种实现方法是只反转所有像素值：

test_image = 65535-test_image ## invert 16-bit pixels

或者您可以查看norm的imshow参数，该参数似乎具有inverse功能。

Answer 2

通过将灰度值复制三遍以使R==G==B正确，您可以从灰度值转换为RGB。

显示结果异常可能是由显示期间的假设引起的。在显示之前，您需要先缩放数据。

通常，uint8图像的值介于0-255之间，它们映射到显示的最小-最大比例。 Uint16的值为0-65535，其中65535映射为最大值。浮点图像通常被认为在0-1范围内，其中1映射到最大值。然后，任何更大的值也将被映射为max。这就是为什么您在输出图像中看到这么多白色的原因。

如果您将每个输出样本除以图片中的最大值，则可以正确显示它。

Answer 3

好吧，imshow默认情况下使用一种热图来显示图像强度。要显示灰度图像，只需如上所述指定颜色图即可：

plt.imshow(image, cmap="gray")

现在，我认为您可以通过执行以下操作获得图像的频道：

image[:,:,i] where i is in {0,1,2}

要提取特定频道的图像，请执行以下操作：

red_image = image.copy()
red_image[:,:,1] = 0
red_image[:,:,2] = 0

编辑：您是否一定要使用skimage？ python-opencv模块呢？您是否尝试过以下示例？

import cv2
import cv

color_img = cv2.cvtColor(gray_img, cv.CV_GRAY2RGB)

Python-灰度图像到3个通道

3 个答案: