这篇文章主要为大家详细介绍了如何在python中利用opencv把图片转为灰度图,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,发现的小伙伴们可以参考一下:
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其最初的设计是用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和新功能的添加,常用于用于开发独立的项目和大型项目。
使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图
。
将彩色图转为灰度图
import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小便于显示观看 img_resize = cv2.resize(img, (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imshow("img",img_resize) print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize))) #将图片转为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY) cv2.imshow("img_gray",img_gray) print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray))) cv2.waitKey()
img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)
使用opencv读取图片的时候,默认使用的是BGR来读取图片的,可以看到原始读取的图片是3通道的,经过转换之后变成了单通道。
直接将图片采用灰度图的方式进行读取
import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小便于显示观看 img_resize = cv2.resize(img, (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imshow("img",img_resize) print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize))) #读取灰度图 img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #将图片缩小便于显示观看 img_gray = cv2.resize(img_gray, (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imshow("img_gray",img_gray) print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray))) cv2.waitKey()
img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)
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