[英]Convert an image to grayscale using only matrix (No BGR2GRAY function) in Python
我试图在不使用OpenCV或Numpy的情况下将图像转换为灰度示例:我图像的矩阵是
[[[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,矩阵为:
[[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,我不明白为什么我给108时它会返回36个整数,以及如何手动执行
谢谢你的帮助 :)
问题1
您得到的是36个整数而不是108个整数,因为原始图像具有3个通道(红色,绿色,蓝色,又称为RGB)。 将其转换为灰度时,会将其展平到仅一个通道。 108 / 3 = 36
,似乎合法!
问题2
手动转换:有多种方法可以将RGB图像转换为灰度,但最直接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,请使用原始图像数组并运行:
gray_image = (image[:,:,0] + image[:,:,1] + image[:,:,2]) / 3
上面是假设您的图像数组的格式为image.shape = (pixel_height, pixel_width, number_of_channels)
,并且前三个通道代表您的R,G和B通道,但这是非常标准的
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