HSV转RGB算法提速及OpenCV颜色转换异常问题咨询

我从事图像像素处理工作，需要通过特定公式为灰度图上色，在HSV空间处理后转换为RGB格式保存。目前遇到以下问题：

• 使用OpenCV的cv2.cvtColor或matplotlib的hsv_to_rgb进行颜色空间转换时，图像颜色出现异常；
• 逐像素调用colorir.HSV类的rgb()方法能得到正确颜色，但双重循环导致效率极低——600x600图像耗时约15秒，目标耗时需低于1秒。尝试过线程及np.apply_along_axis优化，均未达到预期效果，甚至增加了运行时间。

此外，我还想咨询：是否存在无需转换为RGB即可直接保存HSV空间图像的方法，以规避上述转换问题？

逐像素转换代码 #

for i in range(row):
    for j in range(col):
        final[i][j][0], final[i][j][1], final[i][j][2] = colorir.HSV(final[i][j][0], final[i][j][1], final[i][j][2], max_sva=255).rgb()

OpenCV转换报错代码 #

final = [[[105, 213, 235], [105, 213, 235], [105, 213, 235], [105, 213, 235], [105, 213, 235], [105, 213, 235]]]
final = np.asarray(final)
final = cv2.cvtColor(final,cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow("image", final)
cv2.waitKey(0)

报错信息 #

error (Unsupported depth of input image: 'VDepth::contains(depth)' where 'depth' is 4 (CV_32S))

转换为np.float32后颜色会失真。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nadia