本文主要介绍如何使用Python将灰度图片转换成彩色图片，涉及到的知识点有图像处理的基础知识、Python图像处理库Pillow的使用方法以及彩色处理的基本原理。
一、灰度图像和彩色图像的基本概念
在计算机图像处理中，灰度图像指的是每个像素点只有一种亮度的图像，也就是黑白图像。而彩色图像，则是包含了RGB三个颜色通道的图像，也就是彩色图片。
在Pillow库中，使用`Image.open()`打开一张图片时，可以使用“L”参数读取灰度图像，使用“RGB”参数读取彩色图像。
from PIL import Image
img_gray = Image.open('gray_image.jpg').convert('L') # 读取灰度图像
img_color = Image.open('color_image.jpg').convert('RGB') # 读取彩色图像
二、如何将灰度图像转换成彩色图像
将灰度图像转换成彩色图像的本质是将每一个像素点的亮度值转换成RGB三个通道的值，从而生成RGB三个通道的新图像。
1. 使用LUT（查找表）方法
LUT（查找表）方法是最基本的灰度图像转彩色图像的方法。
其思路是将RGB三个通道的值都与一张48*3的查找表进行映射，得到映射后的RGB三个通道的值，从而生成新的彩色图像。
def gray_to_color_lut(img_gray, lut):
"""
使用LUT（查找表）方法将灰度图像转换成彩色图像
:param img_gray: PIL.Image灰度图像
:param lut: 48x3的查找表
:return: PIL.Image彩色图像
"""
if not isinstance(img_gray, Image.Image):
return
img_color = Image.new("RGB", img_gray.size)
img_color_pixels = img_color.load()
# 转换映射表为256位
lut256 = [tuple(map(lambda x: int(255 * x / 47), lut[i])) for i in range(48)]
# 处理每个像素点
for x in range(img_color.width):
for y in range(img_color.height):
gray_value = img_gray.getpixel((x, y))
img_color_pixels[x, y] = lut256[gray_value]
return img_color
2. 使用自然色彩方法
自然色彩方法是一种比较复杂的灰度图像转彩色图像的方法。
其思路是将灰度值分成暗、中、亮三个部分，再根据颜色学的知识将对应的RGB值转换成彩色图像。
def gray_to_color_natural(img_gray):
"""
使用自然色彩方法将灰度图像转换成彩色图像
:param img_gray: PIL.Image灰度图像
:return: PIL.Image彩色图像
"""
if not isinstance(img_gray, Image.Image):
return
img_color = Image.new("RGB", img_gray.size)
img_color_pixels = img_color.load()
# 定义颜色范围
dark_range = (0, 49) # 暗色
mid_range = (50, 199) # 中等亮度
light_range = (200, 255) # 亮色
# 生成暗色片段的LUT映射表
dark_lut = [(0, 0, 0) for _ in range(50)]
for i in range(50, 200):
r = int((i - 50) * 239 / 150) + 16
g = int((i - 50) * 244 / 150) + 16
b = int((i - 50) * 255 / 150) + 16
dark_lut.append((r, g, b))
# 生成中等亮度片段的LUT映射表
mid_lut = [(0, 0, 0) for _ in range(50)]
for i in range(50, 200):
r = int((i - 50) * 109 / 150) + 146
g = int((i - 50) * 109 / 150) + 118
b = int((i - 50) * 109 / 150) + 73
mid_lut.append((r, g, b))
# 生成亮色片段的LUT映射表
light_lut = [(255, 255, 255) for _ in range(56)]
for i in range(200, 256):
r = int((i - 200) * 15 / 55) + 240
g = int((i - 200) * 15 / 55) + 240
b = int((i - 200) * 15 / 55) + 240
light_lut.append((r, g, b))
# 处理每个像素点
for x in range(img_color.width):
for y in range(img_color.height):
gray_value = img_gray.getpixel((x, y))
if gray_value in range(*dark_range):
img_color_pixels[x, y] = dark_lut[gray_value]
elif gray_value in range(*mid_range):
img_color_pixels[x, y] = mid_lut[gray_value]
elif gray_value in range(*light_range):
img_color_pixels[x, y] = light_lut[gray_value]
return img_color
三、总结
本文主要介绍了如何使用Python将灰度图像转换成彩色图像，介绍了灰度图像和彩色图像的基本概念，以及两种将灰度图像转换成彩色图像的方法。
LUT（查找表）方法比较基础，实现起来也比较简单，但转换出的彩色图像质量一般。而自然色彩方法转换出的彩色图像质量相对较好，但实现起来比较复杂。