Python-彩色图像的灰度化_python 灰度图 rgb255

效果

理论部分

• 灰度：表示图像像素明暗程度的数值，也就是黑白图像中点的颜色深度。范围一般为0-255。白色为255，黑色为0。
• 通道：把图像分解成一个或多个颜色成分：
  • 单通道：一个像素点只需一个数值表示，只能表示灰度，0为黑色
  • 三通道：把图像分为红绿蓝三个通道，可以表示彩色（RGB模式）
  • 四通道：在RGB基础上加上alpha（透明度）通道，alpha=0表示全透明
• RGB转化为Gray
  • 浮点算法：Gray = R0.3 +G0.59 + B0.11
  • 整数算法：Gray = (R30 + G59 + B11) / 100
• 将RGB值转化为[0,1]浮点数：x/255即可

代码部分

• 使用库
  • opencv：安装使用pip install opencv-python，使用时用 import cv2
  • matplotlib：安装使用pip install matplotlib，使用时用 import matplotlib.pyplot as plt
  • skimage：安装使用pip install scikit-image，使用时用 import skimage

"""
@author: Hanley-Yang

彩色图像的灰度化
"""
from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

#读取原图片，创建空白单通道图片
img = cv2.imread("shangri-la.jpg")
h,w,c = img.shape[:3]   #获取图片的high,wide和channel
img_gray = np.zeros([h,w],img.dtype) #创建一张和当前图片大小一样的单通道图片

#二维循环，取出当前high和wide中的RGB坐标
for i in range(h):
    for j in range(w):
        m = img[i,j]
        img_gray[i,j] = int(m[0]*0.11 + m[1]*0.59 + m[2]*0.3)

#输出原始图片像素参数
print("---image shangri-la---")
#输出灰度化图片像素参数
print(m)
print("---image gray----")
print(img_gray)
print("image show gray: %s"%img_gray)
cv2.imshow("image show gray",img_gray)

#显示原始图片在画布上方
img = plt.imread("shangri-la.jpg")
plt.subplot(211) #高2宽1的画布，图片放置在位置1（画布上方）
plt.imshow(img)

#显示灰度化图片在画布下方
#img_gray = rgb2gray(img)  #也可以直接使用rgb2gray方法灰度化
plt.subplot(212)
plt.imshow(img_gray, cmap='gray')


plt.show()
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