Python OpenCV：灰度图像的YUV值？

是否可以计算灰度图像的YUV值

我发现了一篇让我困惑的文章：基于耦合映射晶格的交互式图像着色和重新着色。其中，作者提出了一种对图像进行着色和重着色的算法

对于着色，它们为灰度图像着色。用户用所需颜色涂鸦图像的某些区域，该颜色通过算法自动扩散

它们使用

YUV

颜色空间来比较当前像素与其相邻像素之间的

Y

值。如果邻居的

Y

值强于当前像素，则将其

U

和

V

值设置为邻居的值（攻击者）

我的问题是：如何计算灰度图像中给定像素的

YUV

值

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或者可能是一个更好的问题：在那篇文章中，他们如何比较每个像素的UV值，因为他们在开始时将它们设置为0（灰度）？

这是一个三个问题：

是否可以计算灰度图像的YUV值

对

我的问题是：如何计算灰度图像中给定像素的YUV值

您可以将灰度图像视为RGB图像，然后将其转换为YUV：

cv::Mat1b image;
cv::Mat3b image_BGR, image_YUV;
cv::cvtColor( image, image_BGR, COLOR_GRAY2BGR );
cv::cvtColor( image_BGR, image_YUV, COLOR_BGR2YUV );

或者可能是一个更好的问题：在那篇文章中，他们如何比较每个像素的UV值，因为他们在开始时将它们设置为0（灰度）

我建议你把这个问题作为一个单独的问题发布（并在论文的PDF中添加一个链接）

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这是否回答了您在评论中未完成的问题？（更新我的答案）谢谢。我照你说的做了，但是我注意到我转换到YUV颜色空间的每一个BGR或灰度图像，我从来没有得到YUV值，但总是在我运行

print image\u时得到BGR值，而不是
Y
value。这是为什么？灰度图像中的某个像素的值为L。BGR图像中的同一像素的值为（B，G，R）=（L，L，L）。YUV图像中相同像素的Y值也是L。因此，Y=B=L。@beaker已经在上面的评论中解释过了。是的，灰度图像L的YUV值是
Y=L；U=0；V=0
。是的，你是对的，这是我从其他论坛得到的答案，非常感谢@beaker@beaker如果是，是否有办法访问灰度图像的
U
和
V
值（即使它们为空）？例如，在RGB中，我只使用
图像[I，j，0]
来访问蓝色通道，但我认为灰度图像只能访问'L'值？答案基本上与我在这里给出的答案相同：除了你想做
img_Lzz=cv2.merge（（L，z，z））
创建图像的完整、可修改的LUV版本。