使用 PIL 和 NumPy 将图像转换为 Lab 数组，修改值然后转换回来

Question

我正在尝试使用 NumPy 将 PIL 图像转换为数组。然后我想将该数组转换为 Lab 值，修改这些值，然后将数组转换回图像并保存图像。我有以下代码：

import Image, color, numpy

# Open the image file
src = Image.open("face-him.jpg")

# Attempt to ensure image is RGB
src = src.convert(mode="RGB")

# Create array of image using numpy
srcArray = numpy.asarray(src)

# Convert array from RGB into Lab
srcArray = color.rgb2lab(srcArray)

# Modify array here

# Convert array back into Lab
end = color.lab2rgb(srcArray)

# Create image from array
final = Image.fromarray(end, "RGB")

# Save
final.save("out.jpg")

此代码依赖于 PIL、NumPy 和 color。颜色可以在 SciPy 主干here 中找到。我下载了 color.py 文件以及某些 colordata .txt files。我修改了 color.py 以便它可以独立于 SciPy 源运行，并且所有 似乎 都可以正常工作 - 当我运行转换时，数组中的值会发生变化。

我的问题是，当我运行上面的代码时，它只是将图像转换为 Lab，然后再转换回 RGB 并保存它，我得到以下图像：

出了什么问题？是不是我使用了 color.py 中的函数？

供参考：
源图片 - face-him.jpg
测试所需的所有源文件 - colour-test.zip

Answer 1

在没有尝试过的情况下，缩放错误在转换颜色时很常见：
RGB 是字节 0 .. 255，例如黄色 [255,255,0]， 而rgb2xyz() 等在浮点数的三倍上工作，黄色 [1.,1.,0]。
（color.py 没有范围检查：lab2rgb( rgb2lab([255,255,0]) ) 是垃圾。）

在 IPython 中，%run main.py，然后打印 srcArray 的角并结束？

7 月 13 日添加：记录 / 谷歌，这里有 NumPy 成语来打包、解包和转换 RGB 图像数组：

    # unpack image array, 10 x 5 x 3 -> r g b --
img = np.arange( 10*5*3 ).reshape(( 10,5,3 ))
print "img.shape:", img.shape
r,g,b = img.transpose( 2,0,1 )  # 3 10 5
print "r.shape:", r.shape

    # pack 10 x 5 r g b -> 10 x 5 x 3 again --
rgb = np.array(( r, g, b )).transpose( 1,2,0 )  # 10 5 3 again
print "rgb.shape:", rgb.shape
assert (rgb == img).all()

    # rgb 0 .. 255 <-> float 0 .. 1 --
imgfloat = img.astype(np.float32) / 255.
img8 = (imgfloat * 255).round().astype(np.uint8)  
assert (img == img8).all()

Answer 2

正如 Denis 所指出的，lab2rgb 或 rgb2lab 中没有范围检查，rgb2lab 似乎期望值在 [0,1] 范围内。

>>> a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> color.lab2rgb(color.rgb2lab(a))
array([[ -1.74361805e-01,   1.39592186e-03,   1.24595808e-01],
       [  1.18478213e+00,   1.15700655e+00,   1.13767806e+00],
       [  2.62956273e+00,   2.38687422e+00,   2.21535897e+00]])
>>> from __future__ import division
>>> b = a/10
>>> b
array([[ 0.1,  0.2,  0.3],
       [ 0.4,  0.5,  0.6],
       [ 0.7,  0.8,  0.9]])
>>> color.lab2rgb(color.rgb2lab(a))
array([[ 0.1,  0.2,  0.3],
       [ 0.4,  0.5,  0.6],
       [ 0.7,  0.8,  0.9]])

在 color.py 中，xyz2lab 和 lab2xyz 函数正在做一些我无法一目了然的数学运算（我对 numpy 或图像转换不太熟悉）。

编辑（此代码修复了问题）：

PIL 为您提供数字 [0,255]，在传递给 rgb2lab 函数之前尝试将它们缩小到 [0,1] 并在出来时备份。例如：

#from __future__ import division # (if required)
[...]
# Create array of image using numpy
srcArray = numpy.asarray(src)/255

# Convert array from RGB into Lab
srcArray = color.rgb2lab(srcArray)

# Convert array back into Lab
end = color.lab2rgb(srcArray)*255
end = end.astype(numpy.uint8)