如何在OpenCV（Python）中将灰度图像转换为RGB？

我正在学习使用OpenCV进行实时应用程序的图像处理。我对图像进行了一些阈值处理，并希望将轮廓标记为绿色，但是由于我的图像是黑白图像，所以它们没有显示为绿色。

在程序的早期，我曾经gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)将RGB转换为灰度，但是回过头来，我很困惑，该函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRAY2RGB)给出了：

AttributeError：“模块”对象没有属性“ CV_GRAY2RGB”。

下面的代码似乎不是用绿色绘制轮廓。这是因为它是灰度图像吗？如果是这样，我可以将灰度图像转换回RGB，以绿色显示轮廓吗？

import numpy as np
import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):

    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, gb = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)

    gb = cv2.bitwise_not(gb)

    contour,hier = cv2.findContours(gb,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for cnt in contour:
        cv2.drawContours(gb,[cnt],0,255,-1)
    gray = cv2.bitwise_not(gb)

    cv2.drawContours(gray,contour,-1,(0,255,0),3)

    cv2.imshow('test', gray)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

我将我的评论提升为答案：

简单的方法是：

您可以绘制原始的“框架”本身，而不使用灰色图像。

困难的方法（您尝试实现的方法）：

backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2RGB) 是正确的语法。

尝试这个：

import cv2
import cv

color_img = cv2.cvtColor(gray_img, cv.CV_GRAY2RGB)

我发现在使用opencv时，某些常量在cv2模块中定义，而其他常量在cv模块中定义。

一种将图像转换为灰度的图像，无法恢复。您已经从三个通道转到一个通道，当您尝试返回时，所有三个数字都将相同。因此，简短的答案是不，您不能返回。您的backtorgb函数抛出该错误的原因是因为它必须采用以下格式：

CvtColor(input, output, CV_GRAY2BGR)

OpenCV使用BGR而不是RGB，因此，即使您的图像仍然是灰色，如果您修复了顺序，它也应该可以使用。

或者，cv2.merge()可以通过将同一层与新图像的蓝色，绿色和红色层合并在一起，将单通道二进制蒙版层转换为三通道彩色图像。我们传入三个颜色通道层的列表-在这种情况下都是相同的-函数将返回具有这些颜色通道的单个图像。有效地将形状的灰度图像(height, width, 1)转换为(height, width, 3)

解决您的问题

我对图像进行了一些阈值处理，并希望将轮廓标记为绿色，但是由于我的图像是黑白图像，所以它们没有显示为绿色。

这是因为您试图在一个通道图像上显示三个通道。要解决此问题，您只需合并三个单一渠道

image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_three = cv2.merge([gray,gray,gray])

例

我们创建具有尺寸的彩色图像 (200,200,3)

image = (np.random.standard_normal([200,200,3]) * 255).astype(np.uint8)

接下来，我们将其转换为灰度并使用cv2.merge()三个灰度通道创建另一个图像

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_three = cv2.merge([gray,gray,gray])

现在，我们将填充的轮廓绘制到具有形状的单通道灰度图像（左）和具有形状(200,200,1)的三通道灰度图像(200,200,3)（右）上。左图展示了您正在尝试在一个通道图像上显示三个通道的问题。将灰度图像合并为三个通道后，我们现在可以将颜色应用于图像

contour = np.array([[10,10], [190, 10], [190, 80], [10, 80]])
cv2.fillPoly(gray, [contour], [36,255,12])
cv2.fillPoly(gray_three, [contour], [36,255,12])

完整代码

import cv2
import numpy as np

# Create random color image
image = (np.random.standard_normal([200,200,3]) * 255).astype(np.uint8)

# Convert to grayscale (1 channel)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Merge channels to create color image (3 channels)
gray_three = cv2.merge([gray,gray,gray])

# Fill a contour on both the single channel and three channel image
contour = np.array([[10,10], [190, 10], [190, 80], [10, 80]])
cv2.fillPoly(gray, [contour], [36,255,12])
cv2.fillPoly(gray_three, [contour], [36,255,12])

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('gray_three', gray_three)
cv2.waitKey()