如何在Python中将RGB图像转换为灰度?

我试图使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度。

在matlab中我使用这个:

img = rgb2gray(imread('image.png'));

在matplotlib教程中，没有涉及到它。他们只是阅读图像

import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('image.png')

然后他们将数组切片，但这与我所理解的将RGB转换为灰度不是一回事。

lum_img = img[:,:,0]

我发现很难相信numpy或matplotlib没有内置函数从rgb转换为灰色。这不是图像处理中常见的操作吗?

我写了一个非常简单的函数，使用imread在5分钟内导入图像。它的效率非常低，但这就是为什么我希望内置一个专业的实现。

塞巴斯蒂安改进了我的功能，但我仍然希望找到内置的功能。

matlab (NTSC/PAL)实现:

import numpy as np

def rgb2gray(rgb):

    r, g, b = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2]
    gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b

    return gray

当前回答

如果你已经在使用NumPy/SciPy，你可以使用:

scipy.ndimage。imread (file_name模式= ' L ')

2016-08-19 23:35:17

其他回答

我通过谷歌找到了这个问题，寻找一种将已经加载的图像转换为灰度的方法。

下面是一种使用SciPy的方法:

import scipy.misc
import scipy.ndimage

# Load an example image
# Use scipy.ndimage.imread(file_name, mode='L') if you have your own
img = scipy.misc.face()

# Convert the image
R = img[:, :, 0]
G = img[:, :, 1]
B = img[:, :, 2]
img_gray = R * 299. / 1000 + G * 587. / 1000 + B * 114. / 1000

# Show the image
scipy.misc.imshow(img_gray)

2016-11-10 09:05:40

OpenCV很简单:

import cv2

im = cv2.imread("flower.jpg")

# To Grayscale
im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite("grayscale.jpg", im)

# To Black & White
im = cv2.threshold(im, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv2.imwrite("black-white.jpg", im)

2021-05-07 09:50:50

使用这个公式

Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

我们可以

import imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pic = imageio.imread('(image)')
gray = lambda rgb : np.dot(rgb[... , :3] , [0.299 , 0.587, 0.114]) 
gray = gray(pic)  
plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap(name = 'gray'))

然而，将彩色图像转换为灰度图像的GIMP软件有三种算法来完成这项任务。

2018-07-28 11:44:21

你可以这样做:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

def rgb_to_gray(img):
        grayImage = np.zeros(img.shape)
        R = np.array(img[:, :, 0])
        G = np.array(img[:, :, 1])
        B = np.array(img[:, :, 2])

        R = (R *.299)
        G = (G *.587)
        B = (B *.114)

        Avg = (R+G+B)
        grayImage = img.copy()

        for i in range(3):
           grayImage[:,:,i] = Avg
           
        return grayImage       

image = mpimg.imread("your_image.png")   
grayImage = rgb_to_gray(image)  
plt.imshow(grayImage)
plt.show()

2017-11-19 19:02:26

用Pillow怎么做呢:

from PIL import Image
img = Image.open('image.png').convert('L')
img.save('greyscale.png')

如果在输入图像中存在alpha(透明)通道，并且应该保留，则使用模式LA:

img = Image.open('image.png').convert('LA')

使用matplotlib和公式

Y' = 0.2989 R + 0.5870 G + 0.1140 B

你可以这样做:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

def rgb2gray(rgb):
    return np.dot(rgb[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])

img = mpimg.imread('image.png')     
gray = rgb2gray(img)    
plt.imshow(gray, cmap=plt.get_cmap('gray'), vmin=0, vmax=1)
plt.show()

2012-08-30 16:48:29

如何在Python中将RGB图像转换为灰度?

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