Python 利用4行代碼實(shí)現(xiàn)圖片灰度化的項(xiàng)目實(shí)踐
背景
不論是在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時的圖片處理，還是在商業(yè)用途出版書刊，基本都會用到對圖片進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，也就是灰度化，本文章利用簡單的4行代碼來快速實(shí)現(xiàn)圖片灰度化，僅供參考
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') #對圖片進(jìn)行灰度化
wechat_image_greyscale.save('微信頭像_灰度化.jpg')
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)矩陣中的每一個像素點(diǎn)都滿足這樣的關(guān)系：R=G=B，此時的這個值叫做灰度值：
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，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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