Python圖像resize前后顏色不一致問題

今天幫師姐解決一個bug，測試了Python圖像resize前后顏色不一致問題。

代碼片段執行的功能：圖像指定倍數超分辨率，輸入為[0-1] float型數據，輸出為格式不限的圖像

bug：輸入圖像與輸出圖像顏色不一致

一、把產生bug的功能片段做分離測試：

import h5py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from scipy import misc


def get_result_array():
    file_name = "./butterfly_GT.bmp"
    img_no_expand = misc.imread(file_name, flatten=False, mode='YCbCr')
    img_no_expand = img_no_expand / 255.0
    # img_no_expand = np.uint8(img_no_expand*255)
    h, w = img_no_expand.shape[:2]
    print(img_no_expand.shape)
    h *= 2
    w *= 2
    data = list()

    data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 0], [h, w], 'bicubic')[:,:,None])
    data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 1], [h, w], 'bicubic')[:,:,None])
    data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 2], [h, w], 'bicubic')[:,:,None])
    data_out = np.concatenate(data, axis=2)
    img = misc.toimage(arr=data_out, mode="YCbCr")
    img.save("out_3.jpg")


if __name__=='__main__':
    get_result_array()

 

運行代碼：

 

左圖為輸入圖像，右圖為輸出圖像。為了便於對比，把輸出圖像縮放至與輸入圖像一致，由圖可見，輸出圖像色彩嚴重失真。

 

二、在pycharm中，Ctrl+B 查看源碼：

 三、發現可以選擇模式，猜想可能是模式有誤：

四、在函數的實現的第一行，初始化Image類，猜想初始化參數設置錯誤。

 

 

五、在類的初始化過程中，默認圖像的最大值為255，而實際輸入是0-1的float型數據。找到了錯誤之處。

 

六、仔細查看文檔，mode可以修改。0-1float型數據對應mode=“F”：

 

七、於是，在代碼中加入參數：

八、插值后處理

插值之后部分像素點數值可能大於1，這時有兩種做法，一種是歸一化，一種是截斷。經過實驗發現，歸一化操作往往會使圖像整體亮度變暗，對圖像整體視覺效果有較大影響，因此這里選擇截斷。

 

九、最終代碼如下：

import h5py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from scipy import misc


def get_result_array():
    file_name = "./butterfly_GT.bmp"
    img_no_expand = misc.imread(file_name, flatten=False, mode='YCbCr')
    img_no_expand = img_no_expand / 255.0
    # img_no_expand = np.uint8(img_no_expand*255)
    h, w = img_no_expand.shape[:2]
    print(img_no_expand.shape)
    h *= 2
    w *= 2
    data = list()
    data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 0], [h, w], 'bicubic', mode="F")[:,:,None])
    data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 1], [h, w], 'bicubic', mode="F")[:,:,None])
    data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 2], [h, w], 'bicubic', mode="F")[:,:,None])
    data_out = np.concatenate(data, axis=2)
    data_out[data_out > 1] = 1.0
    data_out = np.uint8(data_out * 255)
    img = misc.toimage(arr=data_out, mode="YCbCr")
    img.save("out_4.jpg")


if __name__=='__main__':
    get_result_array()

 

九、實際測試，輸入輸出對比圖如下所示：

嗯，又解決了一個bug，坐等師姐請吃飯，哈哈