PIL拆分的绿色通道传入OpenCV CLAHE报错Expected cv::UMat如何解决？

这个报错是因为cv.createCLAHE().apply()方法要求输入的源图像为OpenCV支持的cv::UMat类型或者uint8格式的numpy数组，而你通过PIL的Image.split()拆分得到的multiBands[1]是PIL的Image对象，类型不匹配导致报错。

• 先将PIL格式的绿色通道转为numpy数组，适配OpenCV的接口要求
• CLAHE处理完成后，将输出的numpy数组转回PIL Image对象，才能调用PIL的point()方法执行后续的对比度拉伸操作
• 额外导入numpy库用于格式转换

# 对比度拉伸Python示例程序
from PIL import Image
import cv2 as cv
import numpy as np # 新增numpy导入


# 处理图像绿色通道的方法
def normalizeGreen(intensity):
    iI      = intensity
    minI    = 90
    maxI    = 225
    minO    = 0
    maxO    = 255
    iO      = (iI-minI)*(((maxO-minO)/(maxI-minI))+minO)
    return iO

# 创建图像对象
imageObject     = Image.open("input/IDRiD_02.jpg")

# 拆分图像的红、绿、蓝通道
multiBands      = imageObject.split()

# 创建CLAHE对象（参数为可选）
clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
# PIL通道转numpy数组适配OpenCV接口
green_np = np.array(multiBands[1], dtype=np.uint8)
cl_np = clahe.apply(green_np)
# numpy数组转回PIL Image适配后续PIL方法调用
cl = Image.fromarray(cl_np)

# 对各颜色通道执行对比度拉伸点操作
normalizedGreenBand    = cl.point(normalizeGreen)

# 显示对比度拉伸前的图像
imageObject.show()
 
# 显示对比度拉伸后的图像
normalizedGreenBand.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kadek Angga