深度学习灰度图转彩色--

import numpy as np
import skimage.io

back = [0,0,0]
stalk = [0 ,92,230]
twig = [0,255,0]
grain = [128,128,0]

COLOR_DICT = np.array([back,stalk, twig, grain])#
path = r''
change = skimage.io.imread(path,-1)
img_out = np.zeros(change.shape + (3,))
print(change.shape + (3,))
for i in range(2):
    img_out[change == i] = COLOR_DICT[i]#对应上色
change = img_out / 255
save_file='color.png'
skimage.io.imsave(save_file, change)

代码解析：

rgb颜色数值，可以选择自己喜欢的。

back = [0,0,0]
stalk = [0 ,92,230]
twig = [0,255,0]
grain = [128,128,0]

核心代码：

for i in range(2):
    img_out[change == i] = COLOR_DICT[i]#对应上色
change = img_out / 255

上面代码中2可以根据自己识别的种类选择，img_out[change == i] = COLOR_DICT[i] 这行代码想了很久，不妨把图片理解成立体的，是有三个层叠加起来，change就像是一个索引，（数组 "[  ]"括号里面的就是索引值），长宽和这三个层是一致的，把change层也套在上面，change就是识别出啦来的种类，有值的地方就把对应下面三层的数值改为rgb颜色数值。

疑惑之处：

change = img_out / 255 既然数值都确定了，但是为什么还要除以255？

打印了change的类型

不是简单的数组类型，同时要是直接保存被填充后的数据，数值会被改变，但是/255，保存数值为填充数值。

没有/255      /255值正常

请看到的大佬解答下疑惑，在此谢过!