文章目录

  • 1、前言
  • 2、什么是灰度图像
  • 3、为什么要进行灰度化处理
  • 4、灰度化处理的方式
    • 4.1 分量法
    • 4.2 最大值法
    • 4.3平均值法
    • 4.4 加权平均法
  • 5、附录

1、前言

我们都知道颜色是由R(红色)G(绿色)B(蓝色)三个颜色的组成,在我们的计算机世界中,我们所看到的颜色都是由RGB数值决定的,图像的位数通常是8位,所以每个颜色的取值也就在0-255取值(包含端点),也就是说,我们计算机的颜色取值范围是0-256256256。

2、什么是灰度图像

灰度图像指的是R=G=B,灰度图像只有256种取值可能。

3、为什么要进行灰度化处理

减少在图像处理过程中的计算量。将彩色图像灰度化处理以后可从起初的0-256*256*256缩小到0-255这256种情况,能够大大降低运算量,这是我们在进行图像处理希望看到的。
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4、灰度化处理的方式

4.1 分量法

将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/fcd09106db8c40abb5726d4faa69f11b.png)

4.2 最大值法

取R,G,B中最大值

4.3平均值法

取R,G,B平均值

4.4 加权平均法

顾名思义,对R,G,B进行加权取平均

注:图片均来自网络

5、附录

代码:

from PIL import Image#读取图像
I = Image.open('dog.jpeg')
I.show()#图像灰度化处理
L = I.convert('L')
L.show()

参考文献:
https://cloud.tencent.com/developer/article/1800671
https://blog.csdn.net/li_l_il/article/details/86767790

声明:部分内容源自网络,仅供学术交流,如有不妥,请联系删除。

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