PIL 旋转图像颜色（BGR -> RGB）

Question

我有一张颜色以BGR编码的图片。如何以高效的方式将每个像素的B和R元素交换，从而转换我的PIL图片？

- Claudiu

Answer 1

我知道这是一个老问题，但我遇到了同样的问题。我使用以下代码解决了它：

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

- Peter9192

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数据有三个维度：宽度、高度和颜色。::-1 有效地颠倒了颜色的顺序。宽度和高度不受影响。 - Peter9192

好的，我明白了您的说明并进行了测试。::-1实际上是numpy操作[start:end:step]的简写形式，其中start/end会自动确定。 - Wesley Ranger

为了更加清晰明了，img = img[:, :, : :-1] 等同于 img = img[:, :, [2,1,0]]。 我认为后者更好，因为它更加明确。 - EuWern

img[:, :, : :-1] 不等同于 img[:, :, [2,1,0]]。前者使用基本索引，后者使用高级索引。后者会复制您的图像，而前者不会。 - Ryan Soklaski

这也比上面一个答案中建议的cv2.cvtColor函数表现更出色。 - Vinícius M

Answer 2

仅补充最新的答案:

在新的cv2接口中，图像会自动加载为numpy数组。
但是openCV cv2.imread()将图像加载为BGR格式，而numpy.imread()则将其加载为RGB格式。

最简单的转换方式是使用openCV cvtColor。

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

- Martin Beckett

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如果你正在使用OpenCV，那么你几乎唯一需要使用BGR图像。你的解决方案是正确的。另一个最佳答案是可行的，但在处理大型图像时会变慢。 - Zach Garner

为什么这个不在顶部？ - DollarAkshay

因为最简单的解决方案就是：img = img[..., ::-1]，意思是将图片进行水平翻转。 - Ryan Soklaski

cv2保证图像是连续的吗？OpenCV（至少在C++中）会在4字节边界上开始每一行，因此在移动原始字节时必须小心。 - Martin Beckett

谢谢这个...我正在使用它们在同样的代码中，让我疯狂了一段时间@RyanSoklaski 如果不知道opencv或PIL的默认值，那实际上更加令人困惑，但非常整洁。 - Eliethesaiyan

Answer 3

如果没有 alpha 通道，难道不是这么简单吗？

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

编辑：

嗯... 看起来PIL在这方面有一些错误... im.split() 在最近版本的PIL（1.1.7）中似乎无法正常工作。不过，它可能仍然适用于1.1.6版本...

- Joe Kington

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解决方案是在第一时间正确加载图像 = P，但这似乎很可爱。 - Claudiu

np.roll会将BGR格式转换为RBG格式，而不是RGB格式。如果你想在numpy中进行此操作，可以使用 data[...,[2,1,0]] 来交换通道。但是如果您已经在使用OpenCV或PIL，则建议采用Martin Beckett的解决方案。 - Luke Yeager

另一个numpy替代@LukeYeager的建议：np.flip(image_bgr, axis=2)。 - hoohoo-b

Answer 4

使用省略号添加解决方案

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

在这种情况下，省略号...等同于:,：，而::-1则是倒转最后一维（通道）的顺序。

- azygous

Answer 5

这是我的最佳答案。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)

- sberry

Answer 6

如果您正在编写可能涉及4通道图像的代码，并且发现简单的numpy答案似乎会吞噬它们的alpha通道，请注意以下提示。

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

如果存在第四个通道，将保留alpha数据，而

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

将只有反转的三通道数据的图像覆盖 4 通道图像。(而更简单的 numpy 答案， img = img[:,:,::-1]，将给你 ARGB 数据，这也是不好的。 :))

- ricklevine

Answer 7

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

为了澄清Martin Beckets的解决方案，因为我无法评论。 在颜色常量前面需要加上cv2。

- user2692263

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啊，很有用，谢谢。请注意，您可以建议编辑，如果被批准，您将获得+2声望。 - Claudiu

谢谢，Claudiu，我会尝试的： “编辑必须至少为6个字符；这篇文章是否还有其他需要改进的地方？” 好吧 - 那并不顺利 ;-） - user2692263

Answer 8

其他解决方案的应用。仅作为临时措施。

import numpy

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

- plhn

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这通常是我处理图像的方式，不过如果它有alpha层，可以使用以下代码：Image.fromarray(np.array(img)[:,:,:3][:,:,::-1])。 - Lewis Morris

你可以直接在im变量上应用切片，因为它是一个数组，不需要再次调用numpy。 - Nikolay Frick

Answer 9

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

- Andrei Antonov

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你能详细说明一下吗？因为显然你需要使用np.shape或类似的方法来获取维度信息。另外，bgr_buf是什么？ - Muhammad Yasirroni

Answer 10

使用之前解释的思路，使用numpy可以...

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，它可以移除 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

- BlaZerTech