在其中显示单个通道的颜色（不是灰度）

Question

我可以成功将BGR映像转换为CMYK，并且我得到了大小的数组（高度，宽度，4），4是C，M，M，Y和K频道，范围从0到1。

在我拆分该cmyk数组之后，我有4个大小的数组（高度，宽度）表明我的量每个像素的k。

如果我只想显示c（青色）频道的频道，我不能使用cv.imshow（'cyan'，c），因为它给了我一个灰度图像，正如预期的。

因此，我如何在青色中显示c频道/数组，其基于c array的“饱和度”的正确量？ < br> 或者，我如何获得灰度图像以显示青色的，每个像素的青色中的“饱和”？

编辑：

我的目标是将BGR图像拆分为4个通道（C，M，Y和K），我应该使用每个像素来给我颜色的量（青色，洋红色，黄色或黑色），以全颜色表示图像，在白色背景上 /strong>（正如打印机一样）。

示例：

此图像：

​

​>

那些4'Channel's堆叠/在白色背景上的堆叠/涂漆将提供完整的彩色图像。
因此，我希望能够生成这4张图像，并有一种方法来了解每个像素所需的每种颜色（青色，洋红色，黄色，黑色）的数量（用于白色表面上的添加色）

Answer 1

进入CMYK后，您将没有饱和。为此，您需要HSV并分开S通道。然后，如果需要在Python OpenCV中，可以通过将蓝色和绿色通道设置为诸如255的固定值。

输入：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread("barn.jpg")

# convert to HSV and get S channel
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
s = hsv[:,:,1]

# make 3 equal channels, then colorize with cyan (blue = green = 255)
s_cyan = cv2.merge([s,s,s])
s_cyan[:,:,0] = 255
s_cyan[:,:,1] = 255

# write results to disk
cv2.imwrite("barn_saturation_cyan.jpg", s_cyan)

# show results
cv2.imshow('s_cyan', s_cyan)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

如果通过“饱和”，您只是指“强度”，则可以通过将青色与CMYK图像分开并进行相同的蓝色=绿色= 255在将单个通道图像转换为3个相等的通道后，使CMYK CYAN通道着色。

Answer 2

这是两种用蓝色颜色在Python/OpenCV中（灰度）青色通道着色的方法。

方法1：从CMYK Colorspace获取青色通道。将灰度通道转换为3个通道，并设置为255

方法2的蓝色和绿色通道：从CMY Colorspace获取CYAN通道作为浮点。创建相同维度和类型的“红色”图像。然后将两者乘以255，然后将结果转换为UINT8。请注意，红色是青色的补充，而反相则可以补充它。我使用了来自CMY的青色，因为它会产生更接近您显示的结果。请参阅CMY和CMYK在 https://en.wikipedia.org/wikipedia/cmykimekcy_cmmy_cmmy_model < /a>

import cv2
import numpy as np

#Method 1

# read cyan image from CMYK separation as grayscale
gray = cv2.imread("skyline_cyan.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hh, ww = gray.shape[:2]

# colorize with cyan
gray3 = cv2.merge([gray,gray,gray])
result1 = gray3.copy()
result1[:,:,0] = 255
result1[:,:,1] = 255

# write results to disk
cv2.imwrite("skyline_cyan_result1.jpg", result1)

# show results
cv2.imshow('grayscale cyan from cmyk', gray)
cv2.imshow('result1', result1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


# Method 2

# read cyan image from CMY separation as float grayscale
gray = cv2.imread("skyline_cyan2.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE).astype(np.float32)
hh, ww = gray.shape[:2]

# create red color image as float
red = np.full((hh,ww,3), (0,0,255), dtype=np.float32)

# multiply gray3 with cyan
gray3 = cv2.merge([gray,gray,gray])
result2 = cv2.multiply(gray3, red)/255
result2 = result2.astype(np.uint8)
result2 = 255 - result2

# write results to disk
cv2.imwrite("skyline_cyan_result2.jpg", result2)

# show results
cv2.imshow('grayscale cyan from cmy', gray.astype(np.uint8))
cv2.imshow('result2', result2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输入（cmmyk）：

通过方法1：

input（cmmy）：

​：

的结果，这是从CMYK着色的结果。

为了完整性，这是使用方法2：