Как создать новое изображение из канала Y одного изображения и каналов U, V другого изображения? - PullRequest
Новая
       50

Как создать новое изображение из канала Y одного изображения и каналов U, V другого изображения?

0 голосов
/ 20 мая 2018

У меня есть два изображения, content и generated.Я хочу создать новое изображение с каналом Y generated и каналами U и V content.С PIL я думаю, что смогу использовать .convert('YCbCr') для преобразования моих входных изображений RGB в YUV.Затем, после создания нового изображения, я могу преобразовать его в RGB с помощью .convert('RGB').

Изображения входят в приведенную ниже функцию в формате RGB: 

def original_colors(content, generated):
    generated_y = generated.convert('YCbCr')
    content_uv = content_uv.convert('YCbCr')
    # Combine Y from generated_y with U and V from content_uv
    # and convert the resulting output back to RGB. 
    return output

Каков наилучший / наиболее эффективный способ объединения каналов в новое изображение?

Вот решение, которое я выбрал: 

# Combine the Y channel of the generated image and the UV/CbCr channels of the
# content image to perform color-independent style transfer.
def original_colors(content, generated):
    content_channels = list(content.convert('YCbCr').split())
    generated_channels = list(generated.convert('YCbCr').split())
    content_channels[0] = generated_channels[0]
    return Image.merge('YCbCr', content_channels).convert('RGB')

1 Ответ

0 голосов
/ 22 мая 2018

Если функция alpha_composite() не делает то, что вам нужно, вы можете загрузить изображения в массивы данных и использовать нарезку для замены соответствующих частей массива.Следующее, кажется, работает с использованием двух изображений: 

from PIL import Image
import numpy

# open images and make the same size
image1 = Image.open("image1.jpg").resize((256, 256))
image2 = Image.open("image2.jpg").resize((256, 256))

# convert tp YCbCr
image1_y = image1.convert('YCbCr')
image2_y = image2.convert('YCbCr')

# load image data into arrays
image1_y_array = numpy.array(image1_y)
image2_y_array = numpy.array(image2_y)

# show shape and size of arrays
print (image1_y_array.shape)
print (image2_y_array.shape)

#print (image1_y_array[:,:,0])    # uncomment to see actual data
#print (image2_y_array[:,:,0])    # uncomment to see actual data

# replace image 1 Y channel with image 2 Y channel
# assume 1st [0] channel is the Y
image1_y_array[:,:,0] = image2_y_array[:,:,0]

# create new image from the updated array data
new_image1_y = Image.fromarray(image1_y_array)

# and show the result
new_image1_y.show()

# can now convert new_image1_y back to jpeg, etc.

Когда данные изображения загружаются в массивы, можно увидеть 3 канала данных из вывода форм массива: 

(256, 256, 3)
(256, 256, 3)

Я предположил, что индексный канал 0 - это Y-канал, если нет, то замените магическое число 0 на 1 или 2.

NB. Очевидно, изображения должны быть одинакового размера.Я надеюсь, что это может помочь.

Редактировать:

Также можно сделать то же самое без использования numpy: 

from PIL import Image

# open images and make the same size
image1 = Image.open("image1.jpg").resize((256, 256))
image2 = Image.open("image2.jpg").resize((256, 256))

# convert tp YCbCr
image1_y = image1.convert('YCbCr')
image2_y = image2.convert('YCbCr')

# split image data
image1_y_data = image1_y.split()
image2_y_data = image2_y.split()

# replace image 1 Y channel with image 2 Y channel
# assume 1st [0] channel is the Y
image1_y_data_list = list(image1_y_data)
image2_y_data_list = list(image2_y_data)

image1_y_data_list[0] = image2_y_data_list[0]

# create new image from the updated data
new_image1_y = Image.merge('YCbCr', image1_y_data_list)

# and show the result
new_image1_y.show()

# can now convert new_image1_y back to jpeg, etc.
...