python圖片灰度化處理的幾種方法
今天在學習的時候,發(fā)現(xiàn)scipy.misc中的imread提取圖片的方法被棄用了。太生氣了!
只好使用了matplotlib.pyplot中的imread了,可是當我發(fā)現(xiàn)他不能直接通過True來提取灰度圖片時,我崩潰了
上網(wǎng)查了一下,了解了灰度化處理的幾種方法:
首先先解釋一下,彩色圖片一般是由RGB組成,其實就是3個二維數(shù)組疊加而成。我們也就能看到一些彩色圖片了。當R=G=B時,彩色圖片就會變成一種灰度顏色,就是我們俗稱的“黑白照片”。所以灰度顏色的圖片其實就是一個二維數(shù)組。
灰度化處理總共有三種方法:最大值法、平均值法、加權平均法。
從字面意思我們也能看出,前兩種的意思。但第三種中的加權平均中的權值從何而來?
它是一個固定值,分別是R:0.299、G:0.587、B:0.114。因為人眼對綠色的敏感度更高,對紅色次之,藍色最低,因此使用不能的權值可以得到更合理的灰度圖像,所以經(jīng)過多次的實驗才推導出該數(shù)值。
首先康康原圖
original = plt.imread('C:\\Users\\11140\\Pictures\\Saved Pictures\\abc.jpg') print(original.shape) # (640, 640, 3) plt.imshow(original) plt.show()
最大值法:
original = original.max(axis=2) print(original.shape) # (640, 640) plt.imshow(original,cmap='gray') plt.show()
平均值法:
original = original.mean(axis=2) print(original.shape) # (640, 640) plt.imshow(original,cmap='gray') plt.show()
加權平均法
original = np.dot(original,[0.299,0.587,0.114]) print(original.shape) # (640, 640) plt.imshow(original,cmap='gray') plt.show()
這樣看起來,第一張和第二張有很大的差別。第三張相比第二張,好像確實第三張看起來更舒服一點
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