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

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')

2015-12-02 15:25:32

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

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。

2016-03-16 08:35:51

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

当一个像素在所有3个颜色通道(RGB)中的值相同时，该像素将始终处于灰度格式。

将RGB图像转换为灰度的一个简单而直观的方法是通过取每个像素中所有颜色通道的平均值并将值分配回该像素。

import numpy as np
from PIL import Image

img=np.array(Image.open('sample.jpg')) #Input - Color image
gray_img=img.copy()

for clr in range(img.shape[2]):
    gray_img[:,:,clr]=img.mean(axis=2) #Take mean of all 3 color channels of each pixel and assign it back to that pixel(in copied image)

#plt.imshow(gray_img) #Result - Grayscale image

输入图像:

输出图像:

2021-07-18 11:40:18

如何在Python中将RGB图像转换为灰度?

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