Python灰度图像转RGB

Question

我有一个灰度图像的numpy数组，具有以下属性：

形状=（3524，3022），dtype = float32，min = 0.0，max = 1068.16

使用plt.imshow（gray，cmap ='gray，vmin = 0，vmax = 80）绘制的灰度图像如下：

我想将它转换为RGB格式。我尝试了几种方法，例如np.stack，cv2.merge，cv2.color创建一个3D np.zeros图像，并将每个通道分配给灰度图像。当我绘制3D图像时，我得到非常暗的图像，'blob'根本看不见。 我也尝试将其范围转换为[0，1]或[0，255]范围，但无济于事。

使用np.stack plt.imshow(np.stack((new，)*3，axis = 2))，我得到了这个结果，

我应该做什么？提前谢谢！

- vpap

Answer 1

使用cv2.normalize函数并设置norm_type=cv2.NORM_MINMAX是一种图像归一化的方法。它将通过alpha和beta参数将数据拉伸或压缩到0到255范围内，并保存为8位类型。

# normalize
norm = cv2.normalize(gray, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
print(norm.shape, norm.dtype)

# convert to 3 channel
norm = cv2.cvtColor(norm, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
print(norm.shape, norm.dtype)
print(np.amin(norm),np.amax(norm))

- fmw42

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最后，只需通过图像的最大值进行除法运算，就解决了问题。但是，我使用了您的解决方案来对具有不同动态范围的图像进行归一化，以便进行可视化处理。 - vpap

Answer 2

通过将vmin=0,vmax=80传递给plt.imshow，您可以剪切图像并重新缩放。因此，您可以这样做：

gray_normalized = gray.clip(0,80)/80 * 255

# stack:
rgb = np.stack([gray_normalized]*3, axis=2)

cv2.imwrite('output.png', gray_normalized)

- Quang Hoang

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谢谢，使用imwrite()查看保存的图像，帮助我很好地理解了发生了什么。 - vpap