本篇文章小编给大家分享一下python图片灰度化处理几种方法代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
几种方法:
首先先解释一下,彩色图片一般是由RGB组成,其实就是3个二维数组叠加而成。我们也就能看到一些彩色图片了。当R=G=B时,彩色图片就会变成一种灰度颜色,就是我们俗称的“黑白照片”。所以灰度颜色的图片其实就是一个二维数组。
灰度化处理总共有三种方法:最大值法、平均值法、加权平均法。
从字面意思我们也能看出,前两种的意思。但第三种中的加权平均中的权值从何而来?
它是一个固定值,分别是R:0.299、G:0.587、B:0.114。因为人眼对绿色的敏感度更高,对红色次之,蓝色最低,因此使用不能的权值可以得到更合理的灰度图像,所以经过多次的实验才推导出该数值。
首先康康原图
original = plt.imread('C:Users11140PicturesSaved Picturesabc.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()
加权平均法
original = np.dot(original,[0.299,0.587,0.114]) print(original.shape) # (640, 640) plt.imshow(original,cmap='gray') plt.show()
这样看起来,第一张和第二张有很大的差别。第三张相比第二张,好像确实第三张看起来更舒服一点
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