自己python实现单通道图像转成三通道及原理（2种方式）

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1. 方式一原理：假设灰度图Gray的像素值为 f。则，r,g,b分量的像素值为r=g=b=f。实现代码：

''' 单通道->三通道 ''' import os import cv2 import numpy as np import PIL.Image as Image import os #os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2' img_path='/home/gyx/QR/qr_detect_model/dataset/images_all_channel_1/' save_img_path='/home/gyx/QR/qr_detect_model/dataset/images_all_channel_3/' for img_name in os.listdir(img_path): image=Image.open(img_path+img_name) if len(image.split())==1: #查看通道数 print(len(image.split())) print(img_path+img_name) img = cv2.imread(img_path+img_name) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img2 = np.zeros_like(img) img2[:,:,0] = gray img2[:,:,1] = gray img2[:,:,2] = gray cv2.imwrite(save_img_path+img_name, img2) image=Image.open(save_img_path+img_name) print(len(image.split())) else: image.save(save_img_path+img_name) ''' 单通道->三通道 ''' #img_src = np.expand_dims(img_src, axis=2) #img_src = np.concatenate((img_src, img_src, img_src), axis=-1)

参考链接

2. 方式二原理：假设灰度图Gray的像素值为 f。则，r,g,b分量的像素值为在这里插入图片描述方式二代码实现

import os import cv2 import numpy as np import math from PIL import Image # 方法2：公式换算各个像素点 def Pixel_rule(gray_pixel): if(gray_pixel >=0 and gray_pixel =64 and gray_pixel =128 and gray_pixel =192 and gray_pixel 三通道。方式二在实现后效果与灰度图有明显区别，看起也是RGB图像。

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