在Python中仅使用矩阵(没有BGR2GRAY函数)将图像转换为灰度
在Python中仅使用矩阵(没有BGR2GRAY函数)将图像转换为灰度
提问于 2018-03-05 17:40:11
我试图不使用OpenCV或Numpy示例将图像转换为灰度:我的图像矩阵是
[[[116 116 117]
[115 115 116]
[117 115 115]
...,
[135 138 142]
[137 139 139]
[137 139 139]]
[[116 116 116]
[116 116 116]
[114 116 116]
...,
[135 139 140]
[135 137 138]
[135 137 138]]
[[115 118 114]
[115 118 114]
[112 116 115]
...,
[132 141 141]
[134 137 141]
[133 136 140]]
...,
[[ 35 44 163]
[ 31 40 159]
[ 10 33 158]
...,
[ 14 48 53]
[ 24 56 55]
[ 27 59 58]]
[[ 24 38 156]
[ 19 33 151]
[ 7 28 145]
...,
[ 25 55 66]
[ 15 59 61]
[ 17 61 63]]
[[ 0 27 131]
[ 0 26 130]
[ 0 34 113]
...,
[ 11 39 55]
[ 6 28 56]
[ 4 26 54]]]使用cv2.COLOR_BGR2GRAY函数，矩阵是：
[[150 150 150 ..., 150 150 150]
[150 173 175 ..., 97 91 89]
[150 176 179 ..., 95 89 82]
...,
[150 66 67 ..., 152 154 152]
[150 62 59 ..., 152 152 152]
[150 62 64 ..., 155 154 151]]首先，我不明白为什么当我给出108个整数时，它会返回36个整数，以及如何手动执行
(谢谢你的帮助:)
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-03-05 18:22:53
问题1
您得到的是36个整数，而不是108个整数，因为原始图像有3个通道(红色、绿色、蓝色，即RGB)。当您将其转换为灰度时，您只将其压平为一个通道。108 / 3 = 36，看起来是合法的！
Quesion 2
手工转换:有多种方法将RGB图像转换为灰度，但最简单的方法是取三个通道的平均值，基本上是(red_values + green_values + blue values) / 3。因此，以您的原始图像数组，并运行：
gray_image = (image[:,:,0] + image[:,:,1] + image[:,:,2]) / 3以上假设图像数组为image.shape = (pixel_height, pixel_width, number_of_channels)格式，前3个通道表示R、G和B通道，但这是相当标准的。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49116389
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