Image 使用python脚本page_dewarp将灰度八色图像而不是双色图像作为输出

我正在使用这个python脚本，它使用（from）和管理图像的渲染和颜色转换

我会问，是否有可能修改脚本，以获得一个八色灰度图像，而不是默认的双色

我对python非常陌生，但我认为要编辑的代码部分如下：

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

remapped = cv2.remap(img_gray, image_x_coords, image_y_coords,
                     cv2.INTER_CUBIC,
                     None, cv2.BORDER_REPLICATE)

thresh = cv2.adaptiveThreshold(remapped, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
                               cv2.THRESH_BINARY, ADAPTIVE_WINSZ, 25)

pil_image = Image.fromarray(thresh)
 pil_image = pil_image.convert('L')

threshfile = name + '_thresh.png'
pil_image.save(threshfile, dpi=(OUTPUT_DPI, OUTPUT_DPI))

如果能够消除图像阈值化并仅保留去噪功能，从而将图像保留为输入中的图像，这将是一件好事

编辑：我添加了两个示例：

（1） 预期产出：

（2） 实际产量：

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这是输入图像：

您想要均匀分布的标准化颜色吗？你可以在0和255之间进行线性标准化，然后再除以62再乘以62。如果我改变数字255，它只会改变背景色。我编辑了这个问题，添加了两个预期（1）和实际（2）输出的示例。阈值化之后，为时已晚，您必须用聚类或颜色减少来替换阈值化。如果你只是想让它更“平滑”，你可以通过高斯模糊平滑阈值图像。谢谢！我该怎么做？我对python有点陌生，你能建议一些代码修改吗？你也能发布输入图像吗？你想要均匀分布的标准化颜色吗？你可以在0和255之间进行线性标准化，然后再除以62再乘以62。如果我改变数字255，它只会改变背景色。我编辑了这个问题，添加了两个预期（1）和实际（2）输出的示例。阈值化之后，为时已晚，您必须用聚类或颜色减少来替换阈值化。如果你只是想让它更“平滑”，你可以通过高斯模糊平滑阈值图像。谢谢！我该怎么做？我对python有点陌生，你能建议一些代码修改吗？你也能发布输入图像吗？