PIL 图像从 RGB 转换为 YCbCr 产生 4 个通道而不是 3 个通道，并且表现得像 RGB答案

【问题标题】：PIL Image Convert from RGB to YCbCr Results in 4 Channels Instead of 3 and Behaves Like RGBPIL 图像从 RGB 转换为 YCbCr 产生 4 个通道而不是 3 个通道，并且表现得像 RGB
【发布时间】：2014-07-07 12:35:50
【问题描述】：

嗯，标题很容易解释。我有一个图像文件，我想分别分成 Y、Cb 和 Cr。打开文件后，将其从RGB（打开图像文件时的默认模式）转换为YCbCr，然后使用numpy.array()将其转换为数组，结果是一个4通道的二维数组，这不是根据http://www.nmt.edu/tcc/help/pubs/pil/pil.pdf中的文档，我期望

这是我在解释器中所做的：

ImageFile = Image.open('filePath', 'r')
ImageFile = ImageFile.convert('YCbCr')
ImageFileYCbCr = numpy.array(ImageFile)
ImageFileYCbCr

导致

array([[[103, 140, 133,  95],
    [140, 133,  91, 141],
    [132,  88, 141, 131],
    ..., 
    [129,  65, 146, 129],
    [ 64, 146, 130,  65],
    [146, 129,  64, 147]],

   [[129,  64, 147, 129],
    [ 62, 149, 130,  62],
    [149, 130,  62, 149],
    ...,

当我把它分成它的通道时

ImageFileY = copy.deepcopy(ImageFileYCbCr) # to make a separate copy as array is immutable
ImageFileY[:,:,1] *= 0
ImageFileY[:,:,2] *= 0
ImageFileY[:,:,3] *= 0
ImageFileYOnly = Image.fromarray(ImageFileY)
ImageFileYOnly.show()

它产生了一个红色通道，就好像它是一个 RGB。请问可以分别得到Y、Cb、Cr的值吗？

编辑：Numpy 1.3 版，Python 2.6 Linux Backtrack 5

【问题讨论】：

"... 根据http://www.google.com/url?sa=t&rct=j..." 中的文档，这不是我所期望的。该链接将我带到一个空白页面。查看url= 参数，我猜你的意思是链接到this pdf？
看看这里：stackoverflow.com/questions/2797102/… 这可能会有所帮助
哦，你说得对，凯文。我会编辑它。谢谢。
如果我在图像上调用getbands()，它会返回('Y', 'Cb', 'Cr')，而getpixel((0,0)) 返回一个包含3 个成员的元组，表示3 个波段。错误必须在转换为numpy。
有什么建议吗，马克？

标签： python python-imaging-library

【解决方案1】：

https://mail.python.org/pipermail/image-sig/2010-October/006526.html

这是 Numpy 的一个老错误。纠正它

>>> import numpy
>>> import Image as im
>>> image = im.open('bush640x360.png')
>>> ycbcr = image.convert('YCbCr')

>>> B = numpy.ndarray((image.size[1], image.size[0], 3), 'u1', ycbcr.tostring())
>>> print B.shape
(360, 640, 3)
>>> im.fromarray(B[:,:,0], "L").show()

【讨论】：

在 PIL 的更高版本（1.1.7，可能更早）中，tostring() 已被删除，因此第 5 行应为：B = numpy.ndarray((image.size[1], image.size[0], 3), 'u1', ycbcr.tobytes())

【解决方案2】：

仅供参考，未来来自 Google 的人：

现在看来可以了。

作为参考，我有 Pillow 6.1.0 和 numpy 1.17.0。正在做

img = np.array(Image.open(p).convert('YCbCr'))

给出相同的

img = Image.open(p).convert('YCbCr')
img = np.ndarray((img.size[1], img.size[0], 3), 'u1', img.tobytes())

并且与RGB不同。

【讨论】：