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python3讀取圖片并灰度化圖片的四種方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)總結(jié)

 更新時(shí)間：2019年07月04日 10:34:39   作者：水木小僧  
這篇文章主要介紹了python3讀取圖片并灰度化圖片的四種方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)總結(jié)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

在處理圖像的時(shí)候經(jīng)常是讀取圖片以后把圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。作為一個(gè)剛?cè)肟拥男“?，我在這篇博客記錄了四種處理的方法。

首先導(dǎo)入包：

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from PIL import Image

方法一：在使用OpenCV讀取圖片的同時(shí)將圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖：

 img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)結(jié)果如下：")
  print('大?。簕}'.format(img.shape))
  print("類型：%s"%type(img))
  print(img)

運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

方法二：使用OpenCV，先讀取圖片，然后在轉(zhuǎn)換為灰度圖：

 img = cv2.imread(imgfile)
  #print(img.shape)
  #print(img)
  gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
  print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)結(jié)果如下：")
  print('大小:{}'.format(gray_img.shape))
  print("類型：%s" % type(gray_img))
  print(gray_img)

運(yùn)行結(jié)果如下：


方法三：使用PIL庫(kù)中的Image模塊：

 img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #讀取圖片，灰度化，轉(zhuǎn)換為數(shù)組，L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'為float類型
  print("Image方法的結(jié)果如下：")
  print('大小：{}'.format(img.shape))
  print("類型：%s" % type(img))
  print(img)

運(yùn)行結(jié)果如下：


更多關(guān)于使用PIL庫(kù)中的Image模塊的convert()函數(shù)的知識(shí)請(qǐng)參考博客：http://www.dbjr.com.cn/kf/201603/492898.html

方法四：TensorFlow方法：

 with tf.Session() as sess:
    img = tf.read_file(imgfile) #讀取圖片，
    img_data = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3) #解碼
    #img_data = sess.run(tf.image.decode_jpeg(img, channels=3))
    img_data = sess.run(tf.image.rgb_to_grayscale(img_data)) #灰度化
    print('大?。簕}'.format(img_data.shape))
    print("類型：%s" % type(img_data))
    print(img_data)

運(yùn)行結(jié)果如下：



可以看出：TensorFlow的方法的結(jié)果與上面的三種方法的處理結(jié)果略有不同。所以在處理圖像的時(shí)候最好保持方法的一致性，最好不要用這種方法讀取完圖片然后用另一種方法處理圖片，以避免不必要的bug影響圖片處理處理結(jié)果。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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