在Python中读入索引的彩色图像

Question

索引彩色图像是具有整数(1,2,... N)的像素的图像,并且对于每个整数,关联的颜色从给定的彩色图映射到该像素.在MATLAB中,可以通过以下方式读取索引彩色图像:

[im, colormap] = imread('indexed.png');

我怎样才能在Python中做同样的事情？我尝试过OpenCV,scikit-image但它们都会自动转换为RGB.

Answer 1

经过一番研究,这就是我想出的.您可以使用Python Imaging Library - 特别是Pillow fork:https://python-pillow.github.io/

安装包,然后您可以使用类中的Image.open方法Image打开图像.如果您的图像具有颜色贴图,则图像将自动作为索引图像加载.要使其可用,请使用NumPy并使用numpy.array构造函数.我假设您可以使用NumPy,因为scikit-imageOpenCV都使用NumPy作为图像处理的基础主干:

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open("image.png") # Replace with your image name here
indexed = np.array(im) # Convert to NumPy array to easier access

最后,如果您想要实际用于图像的颜色贴图/调色板,请使用该类Image.getpalette的一部分方法Image.但是,这将为您提供num_colours x 3元素列表.因此,要确定您有多少颜色,只需将此列表的长度除以3.但是,MATLAB中加载的颜色映射是标准化的,而getpalette不是对此进行规范化,默认为加载的图像类型. ,您必须通过查看转换后的NumPy图像版本来推断图像类型是什么,然后使用它来标准化您的颜色贴图:

因此:

# Get the colour palette
palette = im.getpalette()

# Determine the total number of colours
num_colours = len(palette)/3

# Determine maximum value of the image data type
max_val = float(np.iinfo(indexed.dtype).max)

# Create a colour map matrix
map = np.array(palette).reshape(num_colours, 3) / max_val

为了证明我们有这个正确,这是我刚才帮助解决的一个问题的索引图像:

使用MATLAB加载此图像:

[indexed, map] = imread('http://i.stack.imgur.com/OxFwB.png');

当我将索引图像中的行280到290和列400到410作为双重检查时,我得到了这个:

>> indexed(280:290, 400:410)

ans =

   59   60   61   62   65   64   59   56   56   53   49
   61   61   64   65   65   60   60   57   58   53   53
   67   62   67   56   60   62   60   61   51   59   55
   65   60   62   61   58   58   53   55   57   55   54
   66   58   56   59   56   56   52   55   52   55   52
   68   68   61   61   61   56   56   55   55   57   59
   66   59   59   66   68   62   62   60   60   60   53
   70   68   64   58   61   63   67   61   67   56   59
   69   67   63   64   62   65   63   68   67   64   58
   61   68   68   72   71   73   70   66   63   64   64
   68   67   70   71   71   69   64   64   65   64   58

这是我在运行等效代码获取索引图像时在Python中获得的内容.请注意,我将图像物理下载到计算机上并从磁盘加载.请注意,NumPy开始索引为0而不是1,因此我不得不将范围减去1.另请注意,范围运算符的结尾是独占的:

In [29]: indexed[279:290, 399:410]
Out[29]: 
array([[59, 60, 61, 62, 65, 64, 59, 56, 56, 53, 49],
       [61, 61, 64, 65, 65, 60, 60, 57, 58, 53, 53],
       [67, 62, 67, 56, 60, 62, 60, 61, 51, 59, 55],
       [65, 60, 62, 61, 58, 58, 53, 55, 57, 55, 54],
       [66, 58, 56, 59, 56, 56, 52, 55, 52, 55, 52],
       [68, 68, 61, 61, 61, 56, 56, 55, 55, 57, 59],
       [66, 59, 59, 66, 68, 62, 62, 60, 60, 60, 53],
       [70, 68, 64, 58, 61, 63, 67, 61, 67, 56, 59],
       [69, 67, 63, 64, 62, 65, 63, 68, 67, 64, 58],
       [61, 68, 68, 72, 71, 73, 70, 66, 63, 64, 64],
       [68, 67, 70, 71, 71, 69, 64, 64, 65, 64, 58]], dtype=uint8)

那匹配......现在彩色地图怎么样？我们来看看MATLAB和Python之间的前10行颜色映射:

MATLAB

>> format long g;
>> map(1:10,:)

ans =

                         0                         0                         0
        0.0156862745098039       0.00392156862745098        0.0274509803921569
        0.0313725490196078       0.00784313725490196        0.0588235294117647
        0.0470588235294118        0.0117647058823529        0.0901960784313725
        0.0627450980392157        0.0156862745098039          0.12156862745098
        0.0784313725490196        0.0196078431372549         0.152941176470588
        0.0941176470588235        0.0235294117647059         0.184313725490196
         0.109803921568627        0.0274509803921569         0.215686274509804
         0.125490196078431        0.0313725490196078         0.247058823529412
         0.141176470588235        0.0352941176470588          0.27843137254902

蟒蛇

In [30]: map[:10,:]
Out[30]: 
array([[ 0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.01568627,  0.00392157,  0.02745098],
       [ 0.03137255,  0.00784314,  0.05882353],
       [ 0.04705882,  0.01176471,  0.09019608],
       [ 0.0627451 ,  0.01568627,  0.12156863],
       [ 0.07843137,  0.01960784,  0.15294118],
       [ 0.09411765,  0.02352941,  0.18431373],
       [ 0.10980392,  0.02745098,  0.21568627],
       [ 0.1254902 ,  0.03137255,  0.24705882],
       [ 0.14117647,  0.03529412,  0.27843137]])

......看起来很匹配!