[英]Convert an image to grayscale using only matrix (No BGR2GRAY function) in Python
我試圖在不使用OpenCV或Numpy的情況下將圖像轉換為灰度示例:我圖像的矩陣是
[[[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函數,矩陣為:
[[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,我不明白為什么我給108時它會返回36個整數,以及如何手動執行
謝謝你的幫助 :)
問題1
您得到的是36個整數而不是108個整數,因為原始圖像具有3個通道(紅色,綠色,藍色,又稱為RGB)。 將其轉換為灰度時,會將其展平到僅一個通道。 108 / 3 = 36
,似乎合法!
問題2
手動轉換:有多種方法可以將RGB圖像轉換為灰度,但最直接的方法是取三個通道的平均值,基本上是(red_values + green_values + blue values) / 3
。 因此,請使用原始圖像數組並運行:
gray_image = (image[:,:,0] + image[:,:,1] + image[:,:,2]) / 3
上面是假設您的圖像數組的格式為image.shape = (pixel_height, pixel_width, number_of_channels)
,並且前三個通道代表您的R,G和B通道,但這是非常標准的
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