Python 如何从1个图像的Y通道和另一个图像的U、V通道创建新图像？

我有两张图片，

内容

和

生成的

。我想创建一个新图像，Y通道为

生成

，U和V通道为

内容

。有了PIL，我想我应该能够使用

.convert（'YCbCr'）

将我的RGB输入图像转换为YUV。然后在创建新图像后，我可以使用

将其转换为RGB。convert（'RGB'）

图像以RGB格式进入以下功能：

def original_colors(content, generated):
    generated_y = generated.convert('YCbCr')
    content_uv = content_uv.convert('YCbCr')
    # Combine Y from generated_y with U and V from content_uv
    # and convert the resulting output back to RGB. 
    return output

将频道组合成新图像的最佳/最有效方法是什么

---

以下是我采用的解决方案：

# Combine the Y channel of the generated image and the UV/CbCr channels of the
# content image to perform color-independent style transfer.
def original_colors(content, generated):
    content_channels = list(content.convert('YCbCr').split())
    generated_channels = list(generated.convert('YCbCr').split())
    content_channels[0] = generated_channels[0]
    return Image.merge('YCbCr', content_channels).convert('RGB') 

---

如果

alpha\u composite（）

函数不能完成所需的操作，则可以将图像加载到数据数组中，并使用切片替换数组的相关部分。使用两个图像显示以下内容：

from PIL import Image
import numpy

# open images and make the same size
image1 = Image.open("image1.jpg").resize((256, 256))
image2 = Image.open("image2.jpg").resize((256, 256))

# convert tp YCbCr
image1_y = image1.convert('YCbCr')
image2_y = image2.convert('YCbCr')

# load image data into arrays
image1_y_array = numpy.array(image1_y)
image2_y_array = numpy.array(image2_y)

# show shape and size of arrays
print (image1_y_array.shape)
print (image2_y_array.shape)

#print (image1_y_array[:,:,0])    # uncomment to see actual data
#print (image2_y_array[:,:,0])    # uncomment to see actual data

# replace image 1 Y channel with image 2 Y channel
# assume 1st [0] channel is the Y
image1_y_array[:,:,0] = image2_y_array[:,:,0]

# create new image from the updated array data
new_image1_y = Image.fromarray(image1_y_array)

# and show the result
new_image1_y.show()

# can now convert new_image1_y back to jpeg, etc.

将图像数据加载到阵列中时，可以看到阵列形状输出的3个数据通道：

(256, 256, 3)
(256, 256, 3)

我假设0索引通道是Y通道，如果不是，则根据需要将幻数0替换为1或2

注：显然，图像的大小应该相同。我希望这能有所帮助

编辑：

也可以在不使用numpy的情况下执行相同的操作：

from PIL import Image

# open images and make the same size
image1 = Image.open("image1.jpg").resize((256, 256))
image2 = Image.open("image2.jpg").resize((256, 256))

# convert tp YCbCr
image1_y = image1.convert('YCbCr')
image2_y = image2.convert('YCbCr')

# split image data
image1_y_data = image1_y.split()
image2_y_data = image2_y.split()

# replace image 1 Y channel with image 2 Y channel
# assume 1st [0] channel is the Y
image1_y_data_list = list(image1_y_data)
image2_y_data_list = list(image2_y_data)

image1_y_data_list[0] = image2_y_data_list[0]

# create new image from the updated data
new_image1_y = Image.merge('YCbCr', image1_y_data_list)

# and show the result
new_image1_y.show()

# can now convert new_image1_y back to jpeg, etc.

---

有可能只使用PIL而不使用Numpy吗？与

Image.merge

、

Image.split

和

Image.getdata

？@ProGamerDev类似，我使用这些函数添加了第二个版本。希望这能给你一些工作上的帮助。谢谢！我已经在你的解决方案的基础上，用一个只支持PIL的解决方案更新了主帖。