如何使用opencv python实现PIL.ImageOps.solarize？

我尝试了这个代码，但发现颜色不一样

from PIL import ImageOps
from PIL import Image
im = Image.open(imgpth)
impil = np.array(im)
imcv = cv2.imread(imgpth)[:, :, ::-1].copy()
print(np.sum(imcv - impil))

impil_sol = np.array(ImageOps.solarize(im, threshold=128))
idx = imcv > 128
imcv_sol[idx] = 255 - imcv_sol[idx]
print(np.sum(impil_sol - imcv_sol))

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第一个输出为0，但第二个输出不是0。PIL.ImageOps.solarize到底做了什么？我如何使用opencv python实现它？

在您给定的代码中有一些错误和遗漏；实际上，它甚至没有编译。请注意始终提供一个适当的

第一个问题是，

imcv\u sol

没有正确初始化。第二个问题是，对的描述似乎是错误的（我强调）：

将所有像素值反转到阈值上方

让我们看一下以下修改后的代码：

导入cv2#请提供所有必要的导入
作为np导入numpy#请提供所有必要的导入
从PIL导入ImageOps
从PIL导入图像
im=Image.open（'path/to/your/Image.png'））
impil=np.数组（im）
imcv=cv2.imread（'path/to/your/image.png'）[：，：，：：-1]
打印（np.总和（imcv-impil））
impil_sol=np.array（ImageOps.solarize（im，阈值=128））
imcv_sol=imcv.copy（）#imcv_sol没有初始化？
idx=imcv>=128#阈值似乎也被合并，即这里是>=而不是>
imcv_sol[idx]=255-imcv[idx]
打印（np.总和（impil_sol-imcv_sol））

如果我对任何图像运行该代码，我会得到正确的输出：

0
0

如果切换到

idx=imcv>128

，则存在偏差

您可以检查我的假设，如果您查看具有给定阈值的所有像素，例如，获取

ids=impil==128

，然后检查

impil\u sol[ids]

。所有值都是

127

，因此（也）所有值为

128

的像素必须已反转，这在上述描述中没有反映出来

希望有帮助