今天就跟大家聊聊有关怎么利用Python读取图像并将图像进行灰度化，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
python读取图像
import cv2 # 利用opencv读取图像
import numpy as np
# 利用matplotlib显示图像
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread("./lena.png") #读取图像
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()问：为什么画出的图像和原图有色差呢？
答：opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]。
解决方案：把R和B的位置调换一下
img = img[:,:,(2,1,0)]
再次显示图像
效果：(自己做了就知道了)
图像灰度化算法
Gray = 0.299R+0.587G+0.114*B
r,g,b = [img[:,:,i] for i in range(3)] img_gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114
再次显示图像
plt.imshow(img_gray)
plt.axis('off')
plt.show()问：为什么她绿了？
答：因为我们还是直接使用plt显示图像，它默认使用三通道显示图像。
解决方案：在plt.imshow()添加参数
plt.imshow(img_gray,cmap="gray")
plt.axis('off')
plt.show()看完上述内容，你们对怎么利用Python读取图像并将图像进行灰度化有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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