Python----盘算机视觉处理处罚（opencv：图片灰度化）

一、灰度图与彩色图区别

        灰度图与彩色图最大的差别就是：彩色图是由R、G、B 三个通道构成，而灰度图只有一个通道，也称为单通道图像，以是彩色图转成灰度图的过程本质上就是 将R、G、B三通道归并成一个通道的过程。
二、灰度化 

   读取图片 

1. import cv2
2. import numpy as np
3. img=cv2.imread('light.jpg')

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  获取 图片高和宽

1. img_shape=img.shape

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   使用numpy创建等宽高的画布

1. img_gray=np.zeros((img_shape[0],img_shape[1]),np.uint8)

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  注意：
          shape:是ndarray的一个属性，用来检察数组的形状shape读取到的形状与图像的实际宽和高是相反的，shape[0]代表的是图像的高度shape[1]代表的是图像的宽度 
  2.1、加权匀称法

        对于彩色图像的每个像素，它会按照肯定的权重去乘以每个通道的像素值，并将其相加，得到末了的值 就是灰度图像中对应位置的像素值。
        权重的比例为：
                R乘以0.299
                G乘以0.587
                B乘以 0.114
        这是颠末大量实行得到的一个权重比例，也是一个比力常用的权重比例。

1. weight_red=0.299
2. weight_green=0.587
3. weight_blue=0.114

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1. for i in range(1067):
2.     for j in range(800):
3.         img_gray[i][j]=round(img[i,j][0]*0.114+img[i,j][1]*0.578+img[i,j][2]*0.299)

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2.2、均值法

        对于彩色图像的每个像素，它会将R、G、B三个通道的像素值全部加起来，然后再除以三，得到的匀称 值就是灰度图像中对应位置的像素值

1. for i in range(1067):
2.     for j in range(800):
3.         img_gray[i][j]=(int(img[i,j][0])+int(img[i,j][1])+int(img[i,j][2]))//3

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2.3、最大值法

        对于彩色图像的每个像素，它会从R、G、B三个通道的值中选出最大的一个，并将其作为灰度图像中对 应位置的像素值。

1. for i in range(1067):
2.     for j in range(800):
3.         img_gray[i][j]=max(img[i,j][0],img[i,j][1],img[i,j][2])

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2.4、完备代码 

1. import cv2  
2. import numpy as np  
4. img = cv2.imread('light.jpg')  
6. # 获取图像的形状 (高, 宽, 通道数)  
7. img_shape = img.shape  
9. # 创建一个与输入图像高和宽相同的灰度图像，初始化为全零（黑色）  
10. img_gray = np.zeros((img_shape[0], img_shape[1]), np.uint8)  
12. # 定义 RGB 颜色通道的加权系数，用于灰度转换  
13. weight_red = 0.299  
14. weight_green = 0.587  
15. weight_blue = 0.114  
17. # 遍历图像的每一个像素  
18. # 假设图像的高度为 1067 和宽度为 800（请根据实际图像大小进行调整）  
19. for i in range(1067):  
20.     for j in range(800):  
21.         # 使用加权平均法将 RGB 转换为灰度值，并存储在灰度图像中  
22.         img_gray[i][j] = round(  
23.             img[i, j][0] * weight_blue +  # 蓝色通道  
24.             img[i, j][1] * weight_green + # 绿色通道  
25.             img[i, j][2] * weight_red      # 红色通道  
26.         )  
28. # 显示生成的灰度图像  
29. cv2.imshow('light', img_gray)  
31. # 等待用户按键后关闭窗口  
32. cv2.waitKey(0)  

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三、opencv内置函数

        cvtColor

1. img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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四、库函数 

4.1、imread()

1. img = cv.imread（cv.samples.findFile（“starry_night.jpg”))

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调用 cv：：imread 函数会使用第一个参数指定的文件路径加载图像。第二个参数是可选的，它指定了我们想要图像的格式。这大概是：

• IMREAD_COLOR 以 BGR 8 位格式加载图像。这是此处使用的默认值。
  
• IMREAD_UNCHANGED按原样加载图像（包罗 Alpha 通道，如果存在）
  
• IMREAD_GRAYSCALE 将图像加载为强度图像
  

   注意
  OpenCV 支持图像格式 Windows 位图 （bmp）、可移植图像格式 （pbm、pgm、ppm） 和 Sun 光栅 （sr， ras）。借助插件（如果您自己构建库，则须要指定使用它们，但在我们附带的软件包中默认存在），您还可以加载图像格式，如 JPEG（jpeg、jpg、jpe）、JPEG 2000（jp2 - 在 CMake 中代号为 Jasper）、TIFF 文件（tiff、tif）和便携式网络图形 （png）。别的，OpenEXR 也是一种大概性。
  4.2、cvtColor()

COLOR_BGR2GRAY          Python：cv.COLOR_BGR2GRAY

在 RGB/BGR 和灰度之间转换，颜色转换