Шаблон Байера с питоном

Похоже, вы в правильном направлении...

Мы не можем получить цветной вывод, когда массив NumPy bayer является двумерным массивом.
Для получения цветного изображения мы хотим, чтобы это был 3D-массив (с применением формата пикселей BGR).
Мы также должны учитывать, что пиксель в градациях серого применяет r=g=b, а результат, который мы хотим, применяет r!=g!=b.

Для получения желаемого результата мы можем использовать следующие этапы перед использованием cv2.resize:

• Преобразование bayer из оттенков серого в BGR (преобразование просто делает r=g=b для каждого пикселя):

   bayer = cv2.cvtColor(bayer, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
  

• "Сложная часть":
  Для всех «зеленых пикселей Байера» установите значения красного и синего на ноль. Для всех «красных байеровских пикселей» установите значения зеленого и синего на ноль. Для всех «синих пикселей Байера» установите значения зеленого и красного цвета на ноль.

   bayer[0::2, 0::2, 0::2] = 0  # Green pixels - set the blue and the red planes to zero (and keep the green)
   bayer[0::2, 1::2, 0:2] = 0   # Red pixels - set the blue and the green planes to zero (and keep the red)
   bayer[1::2, 0::2, 1:] = 0    # Blue pixels - set the red and the green planes to zero (and keep the blue)
   bayer[1::2, 1::2, 0::2] = 0  # Green pixels - set the blue and the red planes to zero (and keep the green)
  

Измените размер цветного bayer изображения после установки соответствующих цветовых каналов на нули.

Примечание:
Установка цветовых каналов на нули используется только в демонстрационных целях.
Размещение нулей математически неверно, потому что делает пиксели намного темнее.

Пример кода:

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('lena.bmp')
im = cv2.resize(im,None,fx=1/3,fy=1/3,interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
(height, width) = im.shape[:2]
(B,G,R) = cv2.split(im)

bayer = np.empty((height, width), np.uint8)

# strided slicing for this pattern:
#   G R
#   B G
bayer[0::2, 0::2] = G[0::2, 0::2] # top left
bayer[0::2, 1::2] = R[0::2, 1::2] # top right
bayer[1::2, 0::2] = B[1::2, 0::2] # bottom left
bayer[1::2, 1::2] = G[1::2, 1::2] # bottom right
#bayer = cv2.resize(bayer, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

bayer = cv2.cvtColor(bayer, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # Convert from Grayscale to BGR (r=g=b for each pixel).
bayer[0::2, 0::2, 0::2] = 0  # Green pixels - set the blue and the red planes to zero (and keep the green)
bayer[0::2, 1::2, 0:2] = 0   # Red pixels - set the blue and the green planes to zero (and keep the red)
bayer[1::2, 0::2, 1:] = 0    # Blue pixels - set the red and the green planes to zero (and keep the blue)
bayer[1::2, 1::2, 0::2] = 0  # Green pixels - set the blue and the red planes to zero (and keep the green)

bayer = cv2.resize(bayer, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

cv2.imwrite('bayer.png', bayer)

Примечание:
Мы можем получить тот же эффект, установив каналы im на нули, но это как бы упускает суть, потому что входные данные должны быть в формате Байера.

Результат: