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Python 利用4行代碼實(shí)現(xiàn)圖片灰度化的項(xiàng)目實(shí)踐

 更新時(shí)間:2024年04月01日 10:54:20   作者:數(shù)據(jù)人阿多  
灰度處理是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過程,即每個(gè)像素的顏色由紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的值組成,轉(zhuǎn)換為一個(gè)單一的灰度值,本文主要介紹了Python 利用4行代碼實(shí)現(xiàn)圖片灰度化的項(xiàng)目實(shí)踐,感興趣的可以了解一下

背景

不論是在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)的圖片處理,還是在商業(yè)用途出版書刊,基本都會(huì)用到對(duì)圖片進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換,也就是灰度化,本文章利用簡(jiǎn)單的4行代碼來快速實(shí)現(xiàn)圖片灰度化,僅供參考

效果

效果

實(shí)現(xiàn)代碼

from PIL import Image
wechat_image='./微信頭像.jpg'
wechat_image_greyscale=Image.open(wechat_image).convert('L')   #對(duì)圖片進(jìn)行灰度化
wechat_image_greyscale.save('微信頭像_灰度化.jpg')

實(shí)現(xiàn)代碼

圖像灰度轉(zhuǎn)化

圖像是由紅(Red)、綠(Green)、藍(lán)(Blue)三原色來表示,R、G、B的取值范圍均為0~255,正常讀取的圖片構(gòu)成的三維矩陣就是圖像各像素點(diǎn)的RGB值。
圖像的灰度化,就是讓像素點(diǎn)矩陣中的每一個(gè)像素點(diǎn)都滿足這樣的關(guān)系:R=G=B,此時(shí)的這個(gè)值叫做灰度值
灰度化后的R = 處理前的R * 0.299+ 處理前的G * 0.587 +處理前的B * 0.114
灰度化后的G = 處理前的R * 0.299+ 處理前的G * 0.587 +處理前的B * 0.114
灰度化后的B = 處理前的R * 0.299+ 處理前的G * 0.587 +處理前的B * 0.114

PIL庫里面在灰度轉(zhuǎn)化時(shí),利用的公式
When translating a color image to greyscale (mode “L”), the library uses the ITU-R 601-2 luma transform:
L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

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()

到此這篇關(guān)于Python 利用4行代碼實(shí)現(xiàn)圖片灰度化的項(xiàng)目實(shí)踐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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