Python 3.x 与以下openCV代码等效

我正在尝试将以下用openCV编写的代码模块转换为pillow，但我无法确定该怎么做？ j是rgb图像

img = cv2.imread(j,1)
b,g,r = cv2.split(img)
green = 2*g-r-b

在这里，我正在读取一个彩色图像，然后将其拆分为多个通道，然后在绿色通道上执行转换，然后进一步使用绿色通道进行进一步操作，但我无法计算上述代码的等效值。

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我试过这个问题，但我无法得到

2*g-r-b

的结果。你可以这样使用PIL和Numpy来实现这一点-我倾向于使用Numpy，因为它更快、更灵活：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Open input image and ensure it is RGB
im = Image.open('start.png').convert('RGB')

# Make into Numpy array
imnp = np.array(im)

# Split into 3 constituent bands
r = imnp[:, :, 0]
g = imnp[:, :, 1]
b = imnp[:, :, 2]

# Process
g = 2*g - r - b

# Recombine to single image and save
merged = np.dstack((r, g, b))
Image.fromarray(merged).save('result.png')

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或者，您可以对拆分不太明确，而是在整个图像上进行拆分：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Open input image and ensure it is RGB
im = Image.open('start.png').convert('RGB')

# Make into Numpy array
imnp = np.array(im)

# Process
imnp[:,:,1] = 2*imnp[:,:,1] - imnp[:,:,0] - imnp[:,:,2]

# Save
Image.fromarray(imnp).save('result2.png')

---

关键词：Python、Numpy、PIL、抱枕、颜色矩阵、颜色矩阵、变换、倍增通道、缩放通道、单独、单独、单独通道、波段、组件、单独、图像、图像处理。

您可以这样使用PIL和Numpy-我倾向于使用Numpy，因为它更快、更灵活：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Open input image and ensure it is RGB
im = Image.open('start.png').convert('RGB')

# Make into Numpy array
imnp = np.array(im)

# Split into 3 constituent bands
r = imnp[:, :, 0]
g = imnp[:, :, 1]
b = imnp[:, :, 2]

# Process
g = 2*g - r - b

# Recombine to single image and save
merged = np.dstack((r, g, b))
Image.fromarray(merged).save('result.png')

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或者，您可以对拆分不太明确，而是在整个图像上进行拆分：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Open input image and ensure it is RGB
im = Image.open('start.png').convert('RGB')

# Make into Numpy array
imnp = np.array(im)

# Process
imnp[:,:,1] = 2*imnp[:,:,1] - imnp[:,:,0] - imnp[:,:,2]

# Save
Image.fromarray(imnp).save('result2.png')

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关键词：Python、Numpy、PIL、枕头、颜色矩阵、颜色矩阵、变换、倍增通道、缩放通道、单独、单独、单独通道、波段、组件、单独、图像、，图像处理。

可能重复的我尝试过上述问题，但无法对其执行操作

2*g-r-b

可能重复的我尝试过上述问题，但无法对其执行操作

2*g-r-b

是，它解决了我的问题，但是否有任何方法，我不必每次都保存图像，并且可以使用特定的颜色通道带进行进一步处理。因为在openCV中，我可以使用单独的波段（假设在本例中为绿色），并且可以在不保存任何内容的情况下对其执行操作。你不必保存任何东西。我只是出于礼貌展示了如何重新组合频道，因为我将它们分开，并猜测您可能想要重新组合它们，但您不必这样做。还要注意，我使用的Numpy数组（

imnp

、

r

、

g

和

b

）完全相同，并且可以与OpenCV

img

、

b

、

g

和

r

完全互换。您可以将我的数组与OpenCV代码一起使用，也可以将OpenCV数组与我的Numpy/PiIL代码一起使用！是的，我知道了。非常感谢。是的，它解决了我的问题，但是否有任何方法，我不必每次都保存图像，并可以使用特定的颜色通道带进行进一步处理。因为在openCV中，我可以使用单独的波段（假设在本例中为绿色），并且可以在不保存任何内容的情况下对其执行操作。你不必保存任何东西。我只是出于礼貌展示了如何重新组合频道，因为我将它们分开，并猜测您可能想要重新组合它们，但您不必这样做。还要注意，我使用的Numpy数组（

imnp

、

r

、

g

和

b

）完全相同，并且可以与OpenCV

img

、

b

、

g

和

r

完全互换。您可以将我的数组与OpenCV代码一起使用，也可以将OpenCV数组与我的Numpy/PiIL代码一起使用！是的，我知道了。谢谢。