图像处理（一）图像灰度化的三种方式

图像处理的第一步操作基本都是进行灰度化，二灰度化的方式都很多种，可以根据自己的具体需要进行参数调整，基本分为四大种，分别为YUV亮度灰度化、最大值灰度化、平均值灰度化、Gamma校正灰度化。
1.Gamma校正灰度化
原理如下计算公式：
Gray=R2.2+(1.5G)2.2+(0.6B)2.21+1.52.2+0.62.22.2Gray=\sqrt[2.2]{\frac{R^{2.2}+(1.5G)^{2.2}+(0.6B)^{2.2}}{1+1.5^{2.2}+0.6^{2.2}}}Gray=2.21+1.52.2+0.62.2R2.2+(1.5G)2.2+(0.6B)2.2
注意这里的2.2次方和2.2次方根，RGB颜色值不能简单直接相加，而是必须用2.2次方换算成物理光功率。因为RGB值与功率并非简单的线性关系，而是幂函数关系，这个函数的指数称为Gamma值，一般为2.2，而这个换算过程，称为Gamma校正。

import cv2
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #显示中文def Gamma_GRAY(picture_path):  #Gamma校正灰度化：Gray=# 读取图像img = cv2.imread(picture_path)# 获取图像尺寸h, w = img.shape[0:2]# 自定义空白单通道图像，用于存放灰度图gray = np.zeros((h, w), dtype=img.dtype)# 对原图像进行遍历，然后分别对B\G\R按比例灰度化for i in range(h):for j in range(w):a = img[i, j, 2] ** (2.2) + 1.5 * img[i, j, 1] ** (2.2) + 0.6 * img[i, j, 0] ** (2.2)  # 分子b = 1 + 1.5 ** (2.2) + 0.6 ** (2.2)  # 分母gray[i, j] = pow(a / b, 1.0 / 2.2)  # 开2.2次方根gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # BGR转换为RGB显示格式，方便通过matplotlib进行图像显示plt.imshow(gray)plt.title('Gamma校正灰度化')plt.axis('off')  # 关闭坐标轴  设置为on则表示开启坐标轴plt.show()  # 显示图像

2.平均值灰度化
原理：对B、G、R三通道像素求取平均值作为灰度值，公式为：
gray=(B+G+R)/3gray=(B+G+R)/3gray=(B+G+R)/3

def Avrage_GRAY(picture_path):  #平均值灰度化：对B、G、R三通道像素求取平均值作为灰度值，公式为：gray=(B+G+R)/3# 读取图像img = cv2.imread(picture_path)# 获取图像尺寸h, w = img.shape[0:2]# 自定义空白单通道图像，用于存放灰度图gray = np.zeros((h, w), dtype=img.dtype)# 对原图像进行遍历，然后分别对B\G\R按比例灰度化for i in range(h):for j in range(w):gray[i, j] = (int(img[i, j, 0]) + int(img[i, j, 1]) + int(img[i, j, 2])) / 3  # 求3通道像素的平均值作为灰度值gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # BGR转换为RGB显示格式，方便通过matplotlib进行图像显示plt.imshow(gray)plt.title('平均值灰度化')plt.axis('off')  # 关闭坐标轴  设置为on则表示开启坐标轴plt.show()  # 显示图像

3.最大值灰度化
原理：以B、G、R通道中最大的像素作为整体像素，公式为：
B=G=R=max([B,G,R])B=G=R=max([B,G,R])B=G=R=max([B,G,R])

def Max_GRAY(picture_path):  #最大值灰度化：以B、G、R通道中最大的像素作为整体像素，公式为：B=G=R=max([B,G,R])#读取图像img = cv2.imread(picture_path)# 获取图像尺寸h, w = img.shape[0:2]# 自定义空白单通道图像，用于存放灰度图gray = np.zeros((h, w), dtype=img.dtype)# 对原图像进行遍历，然后分别对B\G\R按比例灰度化for i in range(h):for j in range(w):gray[i, j] = max(img[i, j, 0], img[i, j, 1], img[i, j, 2])  # 求3通道中最大的值gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # BGR转换为RGB显示格式，方便通过matplotlib进行图像显示plt.imshow(gray)plt.title('最大值灰度')plt.axis('off')  # 关闭坐标轴  设置为on则表示开启坐标轴plt.show()  # 显示图像

4.YUV亮度灰度化
原理：根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应，以这个亮度值表达图像的灰度值。公式为：
Y=0.3R+0.59G+0.11BY=0.3R+0.59G+0.11BY=0.3R+0.59G+0.11B

def Cv2_GRAY(picture_path):  # YUV亮度灰度处理：Y=0.3R+0.59G+0.11B#读取图像img=cv2.imread(picture_path)gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#BGR转换为灰度print(gray.shape)img= cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_BGR2RGB)#BGR转换为RGB显示格式plt.imshow(img)plt.title('灰度处理')plt.axis('off')#关闭坐标轴  设置为on则表示开启坐标轴plt.show()#显示图像return gray

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