前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >彩色图像到灰度转换 常见方法汇总与对比

彩色图像到灰度转换 常见方法汇总与对比

作者头像
OpenCV学堂
发布2019-05-31 10:33:08
1.5K0
发布2019-05-31 10:33:08
举报

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我

补一下基础知识,关注一波彩色转灰度 觉得不错,请点【在看】支持!

转换方法

今天来说说图像处理最基础知识,彩色图像与灰度图像转换,一般大家熟知的彩色图像转灰度的公式如下:

代码实现

OpenCV中有一个模块是彩色图像转为灰度图像的,基于API是cvtCOLOR,我这里就直接裸奔了一下,其实更好的方法应该是基于查找表与像素映射,可以获得极高速度优势!我这里就简单的用python演示了一下,代码实现如下:

代码语言:javascript
复制
import cv2 as cv
import numpy as np


def lut(weight):
    lut = []
    for i in range(256):
        lut.append(np.int32(i*weight))
    return np.array(lut)


def rgb2gray(image, type, blut=None, glut=None, rlut=None):
    h, w, c = image.shape
    gray = np.zeros((h,w), dtype=np.uint8)
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b, g, r = np.int32(image[row,col])
            if type == 1:
                y = blut[g] + glut[g] + rlut[r]
            if type == 2:
                y = (max([b, g, r]) + min([b, g,r])) // 2
            if type == 3:
                y = (b+g+r) // 3
            if type == 4:
                y = max([b, g, r])
            if type == 5:
                y = min([b, g, r])
            gray[row, col] = y

    return gray


if __name__ == "__main__":
    src = cv.imread("D:/images/flower.png")
    cv.imshow("input", src)
    gray1 = rgb2gray(src, 1, lut(0.299), lut(0.587), lut(0.114))
    gray2 = rgb2gray(src, 1, lut(0.21), lut(0.72), lut(0.07))
    gray3 = rgb2gray(src, 2)
    gray4 = rgb2gray(src, 3)
    gray5 = rgb2gray(src, 4)
    gray6 = rgb2gray(src, 5)

    cv.imshow("gray1", gray1)
    cv.imshow("gray2", gray2)
    cv.imshow("gray3", gray3)
    cv.imshow("gray4", gray4)
    cv.imshow("gray5", gray5)
    cv.imshow("gray6", gray6)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

效果对比

彩色图像如下:

上述各种灰度转换方法对比结果如下:

无冥冥之志者,无昭昭之明;

无惛惛之事者,无赫赫之功!

往期精选

代码语言:javascript
复制
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-05-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 OpenCV学堂 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档