对图像各个通道进行处理后重新merge为一个彩色图像的过程

      项目需要将图像进行光线补偿后再输入模型进行处理，那么要对图像进行光线补偿，有GrayWorld色彩均衡算法，具体步骤如下代码所示：

              

    img = Image.open(path)
    M,N = img.size
    id1 = np.asarray(img)

    r,g,b = img.split()
    #print("type = %s"%(type(r)))
    #print("r = %s"%(r))
    #r.show()
    #将三个通道合为一个彩色图像
#     new = Image.merge("RGB",(r,g,b))
    
#     new.show()
    rd = np.asarray(r)
    
    #将数组变为一个图像
#     new  = Image.fromarray(rd)
#     new.show()


    gd = np.asarray(g)
    bd = np.asarray(b)

    avgR = rd.mean()
    avgG = gd.mean()
    avgB = bd.mean()
    #图像的平均灰度值
    print(avgR)

    avgGray = np.divide(np.sum([avgR,avgG,avgB]),3.0)
    #将图像的平均灰度值与各通道的平均值相除
    aR = np.divide(avgGray,avgR)
    aG = np.divide(avgGray,avgG)
    aB = np.divide(avgGray,avgB)

    #调整图像中每个像素的RGB通道值
    cR = np.multiply(rd,aR)
    cG = np.multiply(gd,aG)