python圖片灰度化處理的幾種方法
今天在學(xué)習(xí)的時(shí)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(dāng)我發(fā)現(xiàn)他不能直接通過(guò)True來(lái)提取灰度圖片時(shí)，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(shí)就是3個(gè)二維數(shù)組疊加而成。我們也就能看到一些彩色圖片了。當(dāng)R=G=B時(shí)，彩色圖片就會(huì)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(shí)就是一個(gè)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(quán)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(quán)平均中的權(quán)值從何而來(lái)？
它是一個(gè)固定值，分別是R:0.299、G:0.587、B:0.114。因?yàn)槿搜蹖?duì)綠色的敏感度更高，對(duì)紅色次之，藍(lán)色最低，因此使用不能的權(quán)值可以得到更合理的灰度圖像，所以經(jīng)過(guò)多次的實(shí)驗(yàn)才推導(dǎo)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(quán)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(lái)，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(shí)第三張看起來(lái)更舒服一點(diǎn)
到此這篇關(guān)于python圖片灰度化處理的幾種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python圖片灰度化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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