這里寫目錄標(biāo)題

• • • （一）原始圖像
    • （二）轉(zhuǎn)換原理
    • （三）python實(shí)現(xiàn)
    • • • 1. 安裝庫
        • 2. python程序編寫
        • 3. 效果
        • 4. 工程文件

（一）原始圖像

（二）轉(zhuǎn)換原理

（三）python實(shí)現(xiàn)

python安裝可以參考：python安裝

1. 安裝庫

首先我們需要安裝用到的庫，按住win+r輸入cmd打開dos窗口，輸入下面的命令

pip install opencv-python pip install numpy

2. python程序編寫

""" @author:zhixia彩圖轉(zhuǎn)灰度圖 """#import 導(dǎo)入模塊，每次使用模塊中的函數(shù)都要是定是哪個(gè)模塊。 #from…import * 導(dǎo)入模塊，每次使用模塊中的函數(shù)，直接使用函數(shù)就可以了；注因?yàn)橐呀?jīng)知道該函數(shù)是那個(gè)模塊中的了 from skimage.color import rgb2gray #skimage圖形處理庫 color是顏色空間轉(zhuǎn)換子模塊 pip install scikit-image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #matlab的python庫 pip install matplotlib from PIL import Image # Python Imaging Library 圖像處理庫 pip install pillow import cv2 #圖像灰度化#cv2的方式 img = cv2.imread("lenna.png") h,w = img.shape[:2] #獲取圖片的high和wide img_gray=np.zeros([h,w],img.dtype) #創(chuàng)建一張和當(dāng)前圖片大小一樣的單通道圖片 for i in range(h):for j in range(w):m = img[i,j]img_gray[i,j] =int(m[0]*0.11+m[1]*0.59+m[2]*0.3) #將BGR坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為gray坐標(biāo) print(img_gray) print("image show grap:%s"%img_gray) cv2.imshow("imageshow gray", img_gray)#plt方式 plt.subplot(221) #表示將整個(gè)圖像窗口分為2行2列, 當(dāng)前位置為1. img = plt.imread("lenna.png") plt.imshow(img) print("----image lenna -----") print(img)#灰度化 img_gray = rgb2gray(img) plt.subplot(222) plt.imshow(img_gray,cmap="gray") print("-----image gray-------") print(img_gray)#二值化 img_binary = np.where(img_gray >= 0.5, 1, 0) print("-----imge_binary------") print(img_binary) print(img_binary.shape)#plt方式 plt.subplot(223) plt.imshow(img_binary, cmap='gray') plt.show()

3. 效果

打印信息：

===== RESTART: E:\ProgramDemo\AI\opencv\opencv\interpolation\image_gray.py ===== [[162 162 162 ... 169 155 128][162 162 162 ... 169 155 128][162 162 162 ... 169 155 128]...[ 42 42 49 ... 104 100 98][ 43 43 54 ... 103 105 108][ 43 43 54 ... 103 105 108]] image show grap:[[162 162 162 ... 169 155 128][162 162 162 ... 169 155 128][162 162 162 ... 169 155 128]...[ 42 42 49 ... 104 100 98][ 43 43 54 ... 103 105 108][ 43 43 54 ... 103 105 108]] ----image lenna ----- [[[0.8862745 0.5372549 0.49019608][0.8862745 0.5372549 0.49019608][0.8745098 0.5372549 0.52156866]...[0.9019608 0.5803922 0.47843137][0.8666667 0.50980395 0.43137255][0.78431374 0.3882353 0.3529412 ]][[0.8862745 0.5372549 0.49019608][0.8862745 0.5372549 0.49019608][0.8745098 0.5372549 0.52156866]...[0.9019608 0.5803922 0.47843137][0.8666667 0.50980395 0.43137255][0.78431374 0.3882353 0.3529412 ]][[0.8862745 0.5372549 0.49019608][0.8862745 0.5372549 0.49019608][0.8745098 0.5372549 0.52156866]...[0.9019608 0.5803922 0.47843137][0.8666667 0.50980395 0.43137255][0.78431374 0.3882353 0.3529412 ]]...[[0.32941177 0.07058824 0.23529412][0.32941177 0.07058824 0.23529412][0.36078432 0.10588235 0.22745098]...[0.6784314 0.28627452 0.32941177][0.6745098 0.26666668 0.29803923][0.69411767 0.24313726 0.30980393]][[0.32156864 0.08627451 0.22352941][0.32156864 0.08627451 0.22352941][0.3764706 0.1254902 0.24313726]...[0.7019608 0.27450982 0.30980393][0.70980394 0.2784314 0.31764707][0.7254902 0.2901961 0.31764707]][[0.32156864 0.08627451 0.22352941][0.32156864 0.08627451 0.22352941][0.3764706 0.1254902 0.24313726]...[0.7019608 0.27450982 0.30980393][0.70980394 0.2784314 0.31764707][0.7254902 0.2901961 0.31764707]]] -----image gray------- [[0.60802865 0.60802865 0.60779065 ... 0.6413741 0.57998234 0.46985728][0.60802865 0.60802865 0.60779065 ... 0.6413741 0.57998234 0.46985728][0.60802865 0.60802865 0.60779065 ... 0.6413741 0.57998234 0.46985728]...[0.13746354 0.13746354 0.16881412 ... 0.37271804 0.35559532 0.34377727][0.14617059 0.14617059 0.1873059 ... 0.36788785 0.3729255 0.3846753 ][0.14617059 0.14617059 0.1873059 ... 0.36788785 0.3729255 0.3846753 ]] -----imge_binary------ [[1 1 1 ... 1 1 0][1 1 1 ... 1 1 0][1 1 1 ... 1 1 0]...[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]] (512, 512)

4. 工程文件

線性插值函數(shù)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的（三）图像转灰度图Python实现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。