如何在python中利用opencv把圖片轉(zhuǎn)為灰度圖

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何在python中利用opencv把圖片轉(zhuǎn)為灰度圖，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，發(fā)現(xiàn)的小伙伴們可以參考一下：

python是什么意思

Python是一種跨平臺(tái)的、具有解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言，其最初的設(shè)計(jì)是用于編寫(xiě)自動(dòng)化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開(kāi)發(fā)獨(dú)立的項(xiàng)目和大型項(xiàng)目。

使用opencv將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖主要有兩種方法，第一種是將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖，第二種是在使用OpenCV讀取圖片的時(shí)候直接讀取為灰度圖。

將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
  img_path = "timg.jpg"
  img = cv2.imread(img_path)
  #獲取圖片的寬和高
  width,height = img.shape[:2][::-1]
  #將圖片縮小便于顯示觀看
  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)))

  #將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖
  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讀取圖片的時(shí)候，默認(rèn)使用的是BGR來(lái)讀取圖片的，可以看到原始讀取的圖片是3通道的，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換之后變成了單通道。

直接將圖片采用灰度圖的方式進(jìn)行讀取

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
  img_path = "timg.jpg"
  img = cv2.imread(img_path)
  #獲取圖片的寬和高
  width,height = img.shape[:2][::-1]
  #將圖片縮小便于顯示觀看
  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)))

  #讀取灰度圖
  img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  #將圖片縮小便于顯示觀看
  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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