从 np.array 保存到 JPG 时 cv2.imwrite 改变颜色

Question

我目前正在为一个班级开发边缘检测程序（具体来说，我正在检测街道线）。

我读入图像并检测到一些边缘（通过霍夫）。然后将检测到的边缘放置在原始图像上。在此过程中，图像数据存储为 numpy.ndarry。 最后，我想将图像保存到光盘（以 jpg 格式）。

如果我通过 scipy.misc.imsave 将图像写入光盘，一切正常。 如果我通过 cv2.imwrite 进行操作，颜色会扭曲成一种热图像。

我已经阅读了几个关于不同颜色通道和必要的缩放/转换的主题，但我找不到从 numpy.ndarray 到 .jpg 的解决方案。 我知道 .jpg 可能只有 8 位或 16 位颜色通道，但不知道从那里去哪里。在任何情况下，我都盲目地尝试除以 255（--> 图像几乎是黑色）并乘以 255（--> 发白的热图像 :-)）。

有什么想法吗？这些是相关的代码部分：

读取图像（函数稍后在循环中调用）：

def read(img):
    image = mpimg.imread(img)
    return image

要在循环中调用的绘制函数以绘制数组中定义的所有线：

def draw_lines(img, line_coordinates, color=[255, 0, 0], thickness=4):
    for line in line_coordinates:
        for x1, y1, x2, y2 in line:
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)

这个函数调用draw函数并返回一个画了所有线条的图像

def depict_lines(img, array_of_coordinates): 
    line_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
    draw_lines(line_img, array_of_coordinates)
    return line_img

接下来，我将原始图像和包含边缘的图像结合起来：

def weighted_img(line_img, initial_img, α=0.95, β=1., λ=0.):
    return cv2.addWeighted(initial_img, α, line_img, β, λ)

combined_images = weighted_img(depicted_lines, original_image)

最后，我将图像保存到光盘。这个调用会产生奇怪的颜色：

cv2.imwrite(new_file_name, combined_images)

而这个工作正常：

scipy.misc.imsave('outfile.jpg', combined_images)

这是未经处理的图像： natural colors

还有一个处理过的： distorted colors

您的帮助将不胜感激！

Answer 1

@ZdaR 你是对的，cv2.imwrite 需要 BGR。我刚刚包含以下行：

image_to_write = cv2.cvtColor(combined_images, cv2.COLOR_RGB2BGR)

现在输出图像就好了：

cv2.imwrite(new_file_name, image_to_write)

谢谢！ 目前，我不会接受我自己的答案作为解决方案；也许有人想发布更全面的内容。