灰度化,在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值。

二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态

腐蚀就是将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。

膨胀就是将图像的边缘扩大些。作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉。

使用腐蚀与膨胀,可以使目标表面更平滑。

import cv2
import numpy
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltdef get_gray_scale(img_path):# 将图像灰度化img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print('大小:{}'.format(img.shape))print("类型:%s" % type(img))# 让书和背景分离,这里我们将图片二值化retVal, image = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 开始进行腐蚀操作corrosion_img = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (10, 10))  ##腐蚀预处理,确定处理核的大小,矩阵操作img3 = cv2.erode(image, corrosion_img, iterations=10)  # 进行腐蚀操作kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))expand_pic = cv2.dilate(img3, kernel)pic_matrix = numpy.array(expand_pic)print(pic_matrix)cv2.imshow('grayimg', expand_pic)cv2.waitKey(0)if __name__=='__main__':# get the img_pathsample_img_path = './sample1.jpg'get_gray_scale(sample_img_path)

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