Tensorflow Deeplab图像彩色图去除混乱
在下面的代码中，我只看到一个图像被再次读取和写入。但是如何使图像像素值发生如此剧烈的变化呢?显然，将PIL图像对象转换为numpy数组会导致这种情况，但不知道原因。我已经阅读了PIL图像的文档，但没有看到任何合理的解释。
import numpy as np
from PIL import Image
def _remove_colormap(filename):
return np.array(Image.open(filename))
def _save_annotation(annotation, filename):
pil_image = Image.fromarray(annotation.astype(dtype=np.uint8))
pil_image.save(filename)
def main():
raw_annotation = _remove_colormap('2007_000032.png')
_save_annotation(raw_annotation, '2007_000032_output.png')
if __name__ == '__main__':
main()输入图像是，
这是输出，
注：输入图像中红色区域的值为128，0，在输出图像中为1,1,1。
代码的实际来源是这里。
编辑：正如@taras在他的评论中明确指出的那样，
基本上，调色板是一个3* 256值的列表，格式为256红色值、256绿色值和256蓝色值。您的pil_image是一个灰度像素数组，每个像素在0..255范围内取一个值。当使用'P‘模式时，像素值k被映射到颜色(pallettek，palette256 + k，palette2 2*256+ k)。使用“L”模式时，RGB中的颜色只是k或(k，k，k)。
分割图像注释对每种对象类型使用唯一的颜色。因此，我们不需要实际的调色板的可视化，我们摆脱不必要的调色板。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-06 08:26:18
快速检查打开的图像模式。
Image.open(filename).mode显示输入文件是以'P'模式打开的，它代表
8位像素，使用调色板映射到任何其他模式。
因此，当您使用Image.fromarray生成图像时，调色板就会丢失，您将在'L'模式下得到一个灰度图像。
您只需在创建输出数组时提供调色板信息。
可以使用Image.getpalette()提取调色板：
def _remove_colormap(filename):
img = Image.open(filename)
palette = img.getpalette()
return np.array(img), palette一旦创建了pil_image，就可以使用Image.putpalette(palette)将调色板设置回
def _save_annotation(annotation, palette, filename):
pil_image = Image.fromarray(annotation.astype(dtype=np.uint8))
pil_image.putpalette(palette)
pil_image.save(filename)您的main也相应地发生了变化：
def main():
raw_annotation, palette = _remove_colormap('SqSbn.png')
_save_annotation(raw_annotation, palette, '2007_000032_output.png')编辑：
palette是以下列形式列出的3*256个值的列表：
256个红色值，256个绿色值和256个蓝色值。
pil_image是一个灰度像素数组，每个像素在0..255范围内取一个值。使用'P'模式时，像素值k映射到RGB颜色(pallette[k], palette[256 + k], palette[2*256 + k])。当使用'L‘模式时，颜色只是RGB中的k或(k, k, k)。
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-11 13:48:02
_remove_colormap(filename)中缺少模式转换。正如问题中定义的那样(以及@taras的答案)，remove_colormap将PIL映像转换为numpy数组。_save_annotation()进一步将numpy数组转换为PIL映像。RGB图像就是这样保存的。应该使用convert('L')来转换为灰度。修改后的函数定义如下：
def _remove_colormap(filename):
img = Image.open(filename).convert('L')
palette = img.getpalette()
print("palette: ", type(palette))
return np.array(img), palettehttps://stackoverflow.com/questions/51702670
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