python - procesamiento - Usando PIL y NumPy para convertir una imagen a Lab array, modifique los valores y luego conviértalo de nuevo

librerias para procesamiento de imagenes en python

Question

Estoy tratando de convertir una imagen PIL en una matriz usando NumPy. Luego quiero convertir esa matriz en valores Lab, modificar los valores y luego convertir la matriz nuevamente en una imagen y guardar la imagen. Tengo el siguiente código:

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")

Este código depende de PIL, NumPy y color . el color se puede encontrar en el tronco SciPy aquí . Descargué el archivo color.py junto con ciertos archivos colordata .txt . Modifiqué color.py para que pueda ejecutarse independientemente de la fuente SciPy y todo parece funcionar bien: los valores en la matriz cambian cuando ejecuto las conversiones.

Mi problema es que cuando ejecuto el código anterior que simplemente convierte una imagen en Lab, luego de vuelta a RGB y la guarda, me devuelve la siguiente imagen:

¿Qué está pasando mal? ¿Es el hecho de que estoy usando las funciones de color.py?

Para referencia:
Fuente de la imagen - face-him.jpg
Todos los archivos fuente requeridos para probar - colour-test.zip

Answer 1

Sin haberlo probado, los errores de escala son comunes en la conversión de colores:
RGB es bytes 0 .. 255, por ejemplo amarillo [255,255,0], mientras que rgb2xyz() etc. funcionan en triples de flotadores, amarillo [1., 1., 0].
( color.py no tiene controles de rango: lab2rgb( rgb2lab([255,255,0]) ) es basura.)

En IPython, %run main.py , luego imprime esquinas de srcArray y termina?

Agregado el 13 de julio: para el registro / para google, aquí están los modismos de NumPy para empacar, descomprimir y convertir matrices de imágenes RGB:

 # 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

Como señaló Denis, no hay controles de rango en lab2rgb o rgb2lab , y parece que rgb2lab espera valores en el rango [0,1].

>>> 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]])

En color.py, las funciones xyz2lab y lab2xyz están haciendo algunas lab2xyz matemáticas que no puedo deducir de un vistazo (no estoy tan familiarizado con las transformaciones numpy o de imagen).

Editar (este código corrige el problema):

PIL te da los números [0,255], intenta escalarlos a [0,1] antes de pasar a la función rgb2lab y hacer una copia de seguridad al salir. p.ej:

#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)