在python中将图像转为灰度

Question

我是张量流和 keras 的新手，我正在尝试为街景门牌号码 (SVHN) 数据集创建 CNN 模型。数据集包含彩色图像，我想将它们转换为灰度图像。我在网上发现了一些代码，声称他们正在将图像转换为灰度，但它只是改变颜色。人们正在阅读带有灰色色彩图的第二张图像。有什么办法可以真正将这张图像变成灰度图吗？（我不知道如何用这种编程语言处理图像。如果这是一个愚蠢的问题，请原谅我并提供一个简短的解释。）我在下面提供了图像和代码，我将不胜感激。代码：import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#Read picture:picture = plt.imread('google.jpg')print("google logo's shape is: ",picture.shape) #(500, 500, 3)#saving picture as an np array:pic_array = np.array(picture)#Turning image to grayscalegrayscale_pic = np.expand_dims(np.dot(pic_array[...,:3],[0.299, 0.587, 0.144]),axis = 0)#Dimensions shifted, (probly my mistake):grayscale_pic = np.moveaxis(grayscale_pic, 0, -1)print("shape of grayscale pic = ", grayscale_pic.shape) # (500, 500, 1)plt.imshow(picture)         #Figure_1plt.show()plt.imshow(grayscale_pic)   #Figure_2plt.show()

Answer 1

有多种方法可以做到这一点。一种可能的方法是利用PIL(Pillow)库：

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

picture = Image.open('google.jpg')

grayscale_pic = picture.convert('LA')

grayscale_pic.save('grayscale.png')

fig,ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

plt.subplot(1,2,1)

plt.imshow(picture)

plt.subplot(1,2,2)

plt.imshow(grayscale_pic)

plt.show()

输出：

Answer 2

opencv您可以使用以下命令将普通图像转换为灰度图像：

import cv2
gray = cv2.cvtColor(picture,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

如果你numpy更喜欢opencv，那么你可以使用这个：

gray = np.dot(picture[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])

Answer 3

您可以与权重一起使用matplotlib：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

an_image = plt.imread('google.png')

rgb_weights = [0.2989, 0.5870, 0.1140]

grayscale_image = np.dot(an_image[..., :3], rgb_weights)

plt.axis('off')

plt.imshow(grayscale_image, cmap=plt.get_cmap("gray"), aspect='auto')

plt.show()

输出：

如果删除aspect='auto'参数：

或者你可以使用opencv

import cv2

an_image = cv2.imread("google.png")

grey_image = cv2.cvtColor(an_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

或者你可以使用PIL图书馆

from PIL import Image

img = Image.open('google.png').convert('LA')

LA模式为 L（8 位像素，黑白），带有 ALPHA 设计用于 .gif 和 .png。如果您的图像是 .jpeg，请使用L.

输出：