【Python】彩色图像的灰度化、二值化 |
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【Python】彩色图像的灰度化、二值化
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1、灰度化 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。
2、二值化 二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 """ @author: 绯雨千叶 彩色图像的灰度化、二值化 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 灰度化实现方式（原理） # cv中读取颜色为BGR而不是主流的RBG，大坑 img1 = cv2.imread("../img/lrn.jpg") h, w = img1.shape[:2] # 获取图片的高、宽 img2 = np.zeros([h, w], img1.dtype) # 创建一张和当前图片大小一样的单通道图片 for i in range(h): for j in range(w): # 取出当前high和wide中的BGR坐标 m = img1[i, j] # 将BGR坐标转化gray坐标并赋值给新图像 # 浮点算法：Gray = R0.3 + G0.59 + B0.11 img2[i, j] = int(m[0] * 0.11 + m[1] * 0.59 + m[2] * 0.3) # print("原图三色通道显示:%s" % img1) # print("灰度图单色通道显示:%s" % img2) cv2.imshow("image show gray", img2) cv2.imshow("image", img1) # 二值化实现方式（原理） img3 = np.zeros([h, w], img1.dtype) for i in range(h): for j in range(w): if img2[i, j] = 0.5, 1, 0) # 是的话是1，否则为0 plt.subplot(223) plt.imshow(img3, cmap='gray') plt.show()效果展示：
灰度化： 浮点算法：Gray = R0.3 + G0.59 + B0.11整数方法：Gray = (R30 + G59 + B11)/100移位方法：Gray = （R76 + G151 + B*28）>>8平均值法：Gray = （R + G + B）/ 3仅取绿色：Gray = G自用知识点： img.shape[:2]取彩色图片的长、宽img.shape[:3]取彩色图片的长、宽、通道img.shape[0]图像的垂直尺寸（高度）img.shape[1]图像的水平尺寸（宽度）img.shape[2]图像的通道数
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