将图像灰度像素值转换为 alpha 值

Question

是否可以使用 OpenCV、Pillow 和 scikit-image 等库在 python 中将图像灰度像素值转换为 alpha 值？

这是一个使用 OpenCV 的测试程序：

path = "e:/python/sampleImage.tif"
src = cv2.imread(path, -1)
print("shape: ",src.shape)
print("co_pixel value3: ",src[970,1000])
cv2.imshow("Displaying only blue channels",src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

尝试将您的灰度图像转换为 BGRA。 然后将灰色图像复制为 alpha。 然后将 alpha 图像放入 3 通道（BGR）灰度图像的 alpha 通道中。

alpha = src.copy()
src = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_GRAY2BGRA)
src[:,:,3] = alpha

Answer 2

具有 alpha 通道的图像只是具有 4 个通道的图像：3 种颜色（OpenCV 中的 B、G、R）和 alpha 通道。 所以假设你有你的彩色图像src 。 然后

import numpy as np
gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_w_alpha = np.dstack( (src, gray) )

np.dstack将 alpha 通道作为第四个通道添加到您的彩色图像中。

我不明白，为什么你想要这样做，所以如果这不能回答你的问题，也许你需要详细说明。

编辑：按照您的评论，也许您正在寻找 alpha 混合？

import cv2
# Load the tiff
tif = cv2.imread('tmp/Nixon.tif')
h,w,c = tif.shape
alpha = cv2.cvtColor(tif, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
tif_a = cv2.cvtColor(tif, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
tif_a[:,:,3] = alpha  #  now you have an image whose alpha channel equals the greyscale values, 
#                        but I'm not sure what good that is
# load a background image
img = cv2.imread('tmp/PA110602.JPG')
img = cv2.resize(img, (w,h))  #  for blending, both images need to be of same size
# blend the two images, using the greyscale version of tif as alpha values
blend = cv2.add(
        alpha.reshape((*alpha.shape,1))/255.0*tif.astype(float),
        (1.0-alpha.reshape((*alpha.shape,1))/255.0)*img.astype(float),
        dtype=cv2.CV_8UC1)

如您所见，在尼克松的图像几乎是黑色的地方，例如在他的夹克和头发上，背景图像是可见的，而在尼克松图像明亮的地方，例如他的领子和脸，背景图像几乎不可见。

混合的代码看起来很别扭，因为

• 我们不能乘一个h-by-w与图像h-by-w-by-c图像，但我们可以乘一个h-by-w-by-1图像与h-by-w-by-c图像，因此我们必须使用reshape将维度添加到alpha中。
• 对于混合，我们必须将图像从 uint 转换为浮点数，但是一旦完成，我们希望再次拥有 uint。

但是，如果这是您所追求的，请在谷歌上搜索“阿尔法混合”。