在Python中,将RGB图像转换为灰度图是一个常见的图像处理任务。这通常可以通过使用Pillow(PIL的更新分支)或OpenCV等库来实现。下面我将分步骤说明如何使用Pillow和OpenCV库来完成这一任务,并包含相应的代码片段。 使用Pillow库 导入所需的Python库 首先,你需要安装Pillow库(如果尚未安装,可以使用pip安装:pip install Pi...
所以对不同通道里的灰度值进行加权,加权后得到的灰度值就是我们转换后的灰度图的灰度值,所以这样得到的灰度图像更符合我们人眼的直观映像。转换后存到对应的二维数组里面,这个数组就是转换后的灰度图像抽象意义上的二维数组,显示出来就是一副灰度图像。这就是彩色图像转换成灰度图像的原理。 下面给出一种转换方式的p...
一、RGB转灰度图 重要性:彩色图转灰度图在图像处理中应用非常非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效,所以彩色图转灰度是十分关键和重要的。 RGB值和灰度的转换,实际上是人眼对于彩色的感觉到亮度感觉的转换,这是一个心理学问题,有一个著名的公式: Gray = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114 1. 我们可以...
二、获取原始影像信息 三、RGB转灰度 四、保存 终于停止摆烂,开始做科研了ψ(._. )>。 开工第一天的工作是把三个波段合成的RGB遥感影像转变为灰度图像,记个笔记。 一、导入osgeo库 from osgeo import gdal 二、获取原始影像信息 # 打开原始RGB影像 ds = gdal.Open('D:\Data analyse\OutPut\jiusan1.tif')...
python+opencv 彩色图转灰度图原理 任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度: 1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;...
【python】RGB图片到灰度图的转换 在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题,用惯了matlab的rgb2gray,倒是不熟悉python的实现,在网上找到了相关方案,记下来已作备用 RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: 1importnumpy as np23defrgb2gray(rgb):4returnnp.dot(rgb[...,...
方法/步骤 1 打开python编译器，并加载opencv模块和图片。# -*- coding: utf-8 -*-import cv2imgpath = "C:/Users/Administrator/Desktop/a.png"img = cv2.imread(imgpath)cv2.imshow("Image",img)cv2.waitKey(0)2 运行一下，就可以看到图片。3 把图片变成灰度图：img0 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR...
OpenCV 提供了 cv2.cvtColor() 方法可以实现不同色彩空间之间的转换。例如,将 RGB 转换为 HSV、LAB 或 YUV,或者反向转换,都可以通过该函数实现。 常见的色彩空间转换 cv2.COLOR_BGR2RGB:BGR 转 RGB cv2.COLOR_BGR2HSV:BGR 转 HSV cv2.COLOR_BGR2LAB:BGR 转 LAB cv2.COLOR_BGR2YUV:BGR 转 YUV cv2.COLOR...
第一种方法:stacked_img = np.stack((gray_img,)*3, axis=-1) 第二种方法:img = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_GRAY2RGB) 【单通道图】 转化为 【RGB图】 opencv、PIL都不支持,需要使用上色算法 【彩色图、三通道图】 转化为 【单通道图】 ...