将NumPy强度图像转换为RGB格式并保持显示一致性

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# --- 模拟生成一个灰度图像用于演示 ---
# 实际应用中，请替换为加载您的灰度图像文件
try:
    # 尝试加载一个实际的灰度图像文件
    # 假设有一个名为 'grayscale_example.jpg' 的灰度图像文件
    # 请将此路径替换为您实际的灰度图像文件路径
    img_path = "grayscale_example.jpg"
    grayscale_pil = Image.open(img_path).convert('L') # 确保加载为灰度模式
    print(f"成功加载图像: {img_path}")
except FileNotFoundError:
    print("未找到 'grayscale_example.jpg'。正在生成一个模拟灰度图像进行演示。")
    # 如果文件不存在，则生成一个128x128的随机灰度图像
    width, height = 128, 128
    # 创建一个2D NumPy数组，代表灰度强度
    intensity_data = np.random.randint(0, 256, (height, width), dtype=np.uint8)
    grayscale_pil = Image.fromarray(intensity_data, mode='L') # 'L' 表示8位像素，黑白
    print(f"已生成 {width}x{height} 的模拟灰度图像。")

# 1. 将PIL灰度图像转换为NumPy数组 (H, W)
# 注意：此时图像是单通道的
np_intensity_image = np.array(grayscale_pil)
print(f"原始灰度NumPy图像尺寸: {np_intensity_image.shape}") # (H, W)

# 2. 将灰度NumPy图像 (H, W) 转换为 RGB 格式 (H, W, 3)

# 方法一：使用PIL的convert()方法，然后转NumPy
rgb_pil = grayscale_pil.convert("RGB")
np_rgb_image_pil_converted = np.array(rgb_pil)
print(f"通过PIL转换后的RGB NumPy图像尺寸: {np_rgb_image_pil_converted.shape}") # (H, W, 3)

# 方法二：直接使用NumPy操作复制通道
# 注意：确保原始灰度图像是单通道的
# np.stack() 可以沿新轴堆叠数组
np_rgb_image_numpy_stacked = np.stack([np_intensity_image, np_intensity_image, np_intensity_image], axis=-1)
print(f"通过NumPy堆叠后的RGB NumPy图像尺寸: {np_rgb_image_numpy_stacked.shape}") # (H, W, 3)

# 验证两种方法结果是否一致
assert np.array_equal(np_rgb_image_pil_converted, np_rgb_image_numpy_stacked)
print("通过PIL转换和NumPy堆叠生成的RGB图像内容一致。")

# 3. 使用Matplotlib显示，验证显示结果一致性
plt.figure(figsize=(15, 6))

# 显示原始灰度NumPy图像 (H, W)
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(np_intensity_image, cmap='gray') # 明确指定灰度色图以确保显示为灰度
plt.title("原始灰度图像 (NumPy, H,W)")
plt.axis('off')

# 显示通过PIL转换的RGB NumPy图像 (H, W, 3)
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(np_rgb_image_pil_converted) # Matplotlib自动识别RGB图像，无需cmap，显示为灰度
plt.title("PIL转换后的RGB图像 (NumPy, H,W,3)")
plt.axis('off')

# 显示通过NumPy堆叠的RGB NumPy图像 (H, W, 3)
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(np_rgb_image_numpy_stacked) # Matplotlib自动识别RGB图像，无需cmap，显示为灰度
plt.title("NumPy堆叠后的RGB图像 (NumPy, H,W,3)")
plt.axis('off')

plt.