将灰度图像转换为 rgb 会损坏图像

Question

我在 NumPy 数组中有一组灰度图像。我想在将图像输入 CNN 之前将它们转换为 RGB（我正在使用迁移学习）。但是当我尝试将图像转换为 RGB 时，图像中的几乎所有信息都丢失了！我尝试了几个库，但它们都导致（几乎）相同的结果：

原图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(X[0])

使用 cv2：

import cv2

img = X[0].astype('float32') #cv2 needs float32 or uint8 for handling images
rgb_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
plt.imshow(rgb_image)

img = X[0].astype('uint8') #cv2 needs float32 or uint8 for handling images
rgb_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
plt.imshow(rgb_image)

使用 PIL

from PIL import Image

img = Image.fromarray(X[0])
img_rgb = img.convert("RGB")
plt.imshow(img_rgb)

使用 NumPy

​​>

从这里：https://stackoverflow.com/a/40119878/14420572

stacked_img = np.stack((X[0],)*3, axis=-1)
plt.imshow(stacked_img)

我应该怎么做才能确保图像在没有质量损失的情况下转换？

Answer 1

如果我错了，请纠正我，但我怀疑 X[0] 中的值在 0,255 范围内。在

img = X[0].astype('float32') #cv2 needs float32 or uint8 for handling images
rgb_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
plt.imshow(rgb_image)

尝试将第一行替换为。

img = X[0]/255

这使得值不仅在 float32 之间，而且在 0 和 1 之间。