如何读写8bit rgb彩色png图像

前言

PNG图像除了支持常见的灰度，真彩色，带alpha通道的灰度，带alpha通道的真彩色外，还支持8bit rgb/二值图像（通过索引color pallete来实现）。

在语义分割的训练样本准备过程中，需要生成8bit rgb彩色png图，如下所示。这个时候如果直接用opencv的imread和imwrite读写操作，只能生成8bit png灰度图或24bit的真彩图。

解决办法

既然opencv不能保存成8bit的rgb png，这里就推荐用PIL库中的Image模块来读写png。样例代码如下

import numpy as np
from PIL import Image # 使用PIL库中的Image模块 img = Image.open(photo_file)
gray_img = img.convert('L')
... ...

上面样例代码中的Convert()会根据传入参数的不同将图像变成不同的模式。PIL中有九种不同模式。分别为1，L, P, RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。

这里重点介绍8bit png图像对应的模式参数。

模式‘1’为二值图像，非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。

模式‘L’为灰色图像它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转
换为“L”模式是按照下面的公式转换的：
L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

模式“P”为8位彩色图像，它的每个像素用8个bit表示，其对应的彩色值是按照调色板查询出来的。

结论

所以，如果想读写8bit rgb彩色png图像，就得用模型"P"。具体示例代码如下所示。

import numpy as np
import PIL.Image as Imagesrc= Image.open("1.png")
mat = np.array(src)
dst = Image.fromarray(mat, 'P')
bin_colormap = [0,0,0] + [255,0,0]*254    # 彩色调色板，以具体情况来定
dst.putpalette(bin_colormap)
dst.save('new.png')
src.close()

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