为什么skimage.imread()不返回我的bmp的RGB值？

Question

我正在尝试从一张bmp格式的图片中切割出一些小块，用于图像相关性分析。不过，当我从skimage.imread()返回的数组中提取单个颜色通道时，得到的不是红色通道或绿色通道，而是一些奇怪的颜色，感觉像是原始数据是以hsl格式存储的。

我试过用PIL把图片转换成RGB格式，但颜色反而变得更糟糕了……

有没有人能告诉我这是怎么回事？

我知道我的问题可能需要更多信息，如果需要我补充什么，请告诉我，谢谢！

编辑：

from skimage import data
full=data.imread("Cam_1.bmp")
green_template = full[144:194,297:347,1]    #Both give me a sort of reddish square
red_template = full[145:195,252:302,0]

顺便说一下，如果skimage.match_template可以处理彩色图片的话，我就不会遇到这个问题了……有没有什么相关库可以处理彩色的？

这是我正在处理的图片：

这是我用上面的代码显示的小块结果：

另外，使用full = numpy.array(image)在用PIL打开后也得到了相同的结果。

Answer 1

好的，我搞明白了（在朋友的帮助下）。

我不太明白为什么我的图片显示得那么奇怪，但我知道为什么它们没有显示成红色和绿色的平面。

green_template = full[144:194,297:347,1]
red_template = full[145:195,252:302,0]

这些只是从最终的子数组中取了一部分，分别是绿色和红色的值。如果我想正确显示它们，我应该创建一张新图片，把绿色模板和红色模板作为对应的绿色和红色值，其他地方填零，比如把它变回一个形状为（宽度，高度，3）的数组。

举个例子：

import Image
import numpy as np

im = Image.open('Cam_1.bmp')
#im.show()
r,g,b = im.split()

y = Image.fromarray(np.zeros(im.size[0]*im.size[1]).reshape(im.size[1],im.size[0]).astype('float')).convert("L")

red = Image.merge("RGB",(r,y,y))

green = Image.merge("RGB",(y,g,y))

如果我对原始图片这样做，结果会是这样的图片：

不过，我最开始的问题是，skimage的match_template只接受二维数组。所以，实际上我一直都有正确的数组，只是没意识到它们是对的，因为显示出来的结果让人觉得颜色很奇怪。如果有人知道为什么python在显示二维图像时会出现奇怪的情况，我很想知道。否则，我的问题已经解决了。感谢所有尝试帮助我的人，无论是发帖还是自己尝试的！

编辑 - 应要求提供的图像渲染代码：

def locate_squares(im):
    r,g,b = im.split()
    red = np.array(r)
    green = np.array(g)
    green_template = green[144:194,297:347]  #,144:194]
    gRadius = (green_template.shape[0]/2, green_template.shape[1]/2)
    red_template = red[145:195,252:302]    #,145:195]
    rRadius = (red_template.shape[0]/2, red_template.shape[1]/2)
    #print red_template

    plt.figure(1)
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.imshow(green_template)
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.imshow(red_template)

    plt.figure(2)
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.imshow(green)
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.imshow(red)

    plt.show()