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

image=myCamera.getImage().crop(xx,xx,xx,xx).scale(xx,xx).greyscale()

您可以直接使用灰度()进行转换。

其他回答

如果你已经在使用NumPy/SciPy,你可以使用:

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

使用img.Convert(),支持“L”,“RGB”和“CMYK”。”模式

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open("IMG/center_2018_02_03_00_34_32_784.jpg")
img.convert('L')

print np.array(img)

输出:

[[135 123 134 ...,  30   3  14]
 [137 130 137 ...,   9  20  13]
 [170 177 183 ...,  14  10 250]
 ..., 
 [112  99  91 ...,  90  88  80]
 [ 95 103 111 ..., 102  85 103]
 [112  96  86 ..., 182 148 114]]

你可以使用OpenCV的imread从一开始就读取灰度图像文件:

img = cv2.imread('messi5.jpg', 0)

此外,如果你想读取图像为RGB,做一些处理,然后转换为灰度,你可以使用cvtcolor从OpenCV:

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

最快和当前的方式是使用枕头,安装通过pip安装枕头。

代码是:

from PIL import Image
img = Image.open('input_file.jpg').convert('L')
img.save('output_file.jpg')

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()