pythonはRGBからLab空間への画像変換を実現

この文書の主な参照元は次のとおりです.
https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/4126017.html
原文はc++で書かれており、個人がその原理に倣ってpythonを実現している.
しかし、不足点は、変換後のマトリクスが画像に保存できるかどうか分からないことであり、いくつかの資料を調べたところ、この変換結果はデータ形式にすぎず、保存できないという.
を選択します.果たしてそうできるのか疑わしいが、探索を続けなければならない.

#coding=utf-8
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import math

image_path = r'**\image'

#           
rows, cols, channels = 224, 224, 1

def gamma(im_channel):
    return ((im_channel+0.055)/1.055)**2.4 if im_channel > 0.04045 else im_channel / 12.92

def f(im_channel):
    return im_channel**1/3 if im_channel > 0.008856 else 7.787 * im_channel + 0.137931

def convert_image(image_path, rows,cols, channels,  mode):
    #    
    imgs = os.listdir(image_path)
    num = len(imgs)
    #         
    L_ = np.zeros((num, rows, cols, channels), dtype=np.float32)
    a_ = np.zeros((num, rows, cols, channels), dtype=np.float32)
    b_ = np.zeros((num, rows, cols, channels), dtype=np.float32)
    
    for i in range(num):
        img = Image.open(im)
        img = img.resize((rows, cols))
        #    
        pix = img.load()
        for x in range(rows):
            for y in range(cols):
                #        
                r, g, b = pix[x, y]

                #    
                R = gamma(r/255.0)
                G = gamma(g/255.0)
                B = gamma(b/255.0)
                #   XYZ  
                X = 0.412453 * R + 0.357580 * G + 0.180423 * B
                Y = 0.212671 * R + 0.715160 * G + 0.072169 * B
                Z = 0.019334 * R + 0.119193 * G + 0.950227 * B
                # XYZ       
                X /= 0.95047
                Y /= 1.0
                Z /= 1.08883

                # XYZ      
                FX = f(X)
                FY = f(Y)
                FZ = f(Z)

                #   Lab  
                L_[x, y] = 116 * FY - 16 if Y > 0.008856 else 903.3 * Y
                a_[x, y] = 500 * (FX - FY)
                b_[x, y] = 200 * (FY - FZ)