如何在 OpenCV (Python) 中将灰度图像转换为 RGB？

Question

我正在学习使用 OpenCV 进行实时应用程序的图像处理。 我对图像做了一些阈值处理，想用绿色标记轮廓，但它们没有显示为绿色，因为我的图像是黑白的。

在程序早期我使用gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)从 RGB 转换为灰度，但回去我很困惑，函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRAY2RGB)是给予：

AttributeError: 'module' 对象没有属性 'CV_GRAY2RGB'。

下面的代码似乎没有以绿色绘制轮廓。 这是因为它是灰度图像吗？ 如果是这样，我可以将灰度图像转换回 RGB 以将轮廓可视化为绿色吗？

import numpy as np
import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):

    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, gb = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)

    gb = cv2.bitwise_not(gb)

    contour,hier = cv2.findContours(gb,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for cnt in contour:
        cv2.drawContours(gb,[cnt],0,255,-1)
    gray = cv2.bitwise_not(gb)

    cv2.drawContours(gray,contour,-1,(0,255,0),3)

    cv2.imshow('test', gray)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

我正在将我的评论推广到一个答案：

简单的方法是：

您可以绘制原始“框架”本身，而不是使用灰色图像。

艰难的方式（您试图实施的方法）：

backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2RGB)是正确的语法。

Answer 2

或者，可以使用cv2.merge()通过将与新图像的蓝色、绿色和红色图层相同的图层合并在一起，将单通道二值蒙版图层转换为三通道彩色图像。 我们传入三个颜色通道层的列表 - 在这种情况下都是相同的 - 并且该函数返回具有这些颜色通道的单个图像。 这有效地将形状为(height, width, 1)的灰度图像转换为(height, width, 3)

解决您的问题

我对图像做了一些阈值处理，想用绿色标记轮廓，但它们没有显示为绿色，因为我的图像是黑白的。

这是因为您试图在单个通道图像上显示三个通道。 要解决此问题，您可以简单地合并三个单通道

image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_three = cv2.merge([gray,gray,gray])

---

例子

我们创建一个尺寸为(200,200,3)的彩色图像

image = (np.random.standard_normal([200,200,3]) * 255).astype(np.uint8)

接下来我们将其转换为灰度并使用cv2.merge()与三个灰度通道创建另一个图像

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_three = cv2.merge([gray,gray,gray])

现在我们绘制填充轮廓到单通道灰度级图像（左）与形状(200,200,1)并与形状三个信道的灰度图像(200,200,3)右）。 左图展示了您遇到的问题，因为您试图在单个通道图像上显示三个通道。 将灰度图像合并为三个通道后，我们现在可以将颜色应用到图像上

contour = np.array([[10,10], [190, 10], [190, 80], [10, 80]])
cv2.fillPoly(gray, [contour], [36,255,12])
cv2.fillPoly(gray_three, [contour], [36,255,12])

完整代码

import cv2
import numpy as np

# Create random color image
image = (np.random.standard_normal([200,200,3]) * 255).astype(np.uint8)

# Convert to grayscale (1 channel)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Merge channels to create color image (3 channels)
gray_three = cv2.merge([gray,gray,gray])

# Fill a contour on both the single channel and three channel image
contour = np.array([[10,10], [190, 10], [190, 80], [10, 80]])
cv2.fillPoly(gray, [contour], [36,255,12])
cv2.fillPoly(gray_three, [contour], [36,255,12])

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('gray_three', gray_three)
cv2.waitKey()

Answer 3

尝试这个：

import cv2
import cv

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

我发现，在使用 opencv 时，一些常量是在 cv2 模块中定义的，而其他常量是在 cv 模块中定义的。

Answer 4

一个你将你的图像转换为灰度，你无法恢复。 你已经从三个通道变成了一个通道，当你尝试返回时，所有三个数字都将是相同的。 所以简短的回答是不，你不能回去。 您的 backtorgb 函数抛出该错误的原因是它需要采用以下格式：

CvtColor(input, output, CV_GRAY2BGR)

OpenCV 使用 BGR 而不是 RGB，因此如果您修复顺序，它应该可以工作，尽管您的图像仍然是灰色的。

Answer 5

rgb_image = cv2.cvtColor(binary_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB) * 255

可能有一种情况，您认为您的图像是灰度图像，但实际上它是二值图像。 在这种情况下，您有一个由 0 和 1 组成的数组，其中 1 是白色，0 是黑色（例如）。

在 RGB 空间中，像素值介于 0 和 255 之间。因此需要将转换后的图像乘以 255 。 如果不是，您将收到一个几乎空白的图像，因为当像素值在 <0, 255> 之间变化时，值为 0 的像素与值为 1 的像素几乎相同