如何在OpenCV(Python)中将灰度图像转换为RGB,以便在处理二进制图像后可视化轮廓？

Question

我正在学习使用OpenCV进行实时应用程序的图像处理.我对图像进行了一些阈值处理,并希望将轮廓标记为绿色,但它们不会显示为绿色,因为我的图像是黑白的.

在程序的早期我使用了gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)从RGB转换为灰度,但要回去我很困惑,函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRAY2RGB)给出了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以使绿色轮廓可视化吗？

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

我正在推广我的评论答案:

简单的方法是:

您可以使用原始"框架"本身而不是使用灰色图像.

困难的方法(你试图实施的方法):

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

Answer 2

或者，cv2.merge()可用于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——在本例中都是相同的——函数返回带有这些颜色通道的单个图像。这有效地将形状的灰度图像(height, width, 1)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

我们创建具有尺寸的彩色图像 (200,200,3)

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()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])

我们现在在具有形状的单通道灰度图像（左）和具有形状(200,200,1)的三通道灰度图像(200,200,3)（右）上绘制填充轮廓。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

试试这个:

import cv2
import cv

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

我发现,在使用opencv时,某些常量是在cv2模块中定义的,而其他常量则在cv模块中定义.

Answer 4

一旦你将你的图像转换为灰度,你就无法回来.你已经从三个频道变为一个,当你试图回去时,所有三个数字将是相同的.所以简短的回答是不,你不能回去.你的backtorgb函数抛出该错误的原因是因为它需要采用以下格式:

CvtColor(input, output, CV_GRAY2BGR)

OpenCV使用BGR而不是RGB,所以如果你修改它的顺序它应该工作,虽然你的图像仍然是灰色的.