0.图像分类

1.黑白照片（二值照片）->图像中的颜色只有黑和白（0、255）

2.灰度照片->图像颜色取值在0~255，单通道

3.彩色照片->图像颜色取值在0~255，三通道

1.彩色图像转换为灰度图像

通过imread可以将彩色照片转化成灰度照片，其中灰度照片本质上是一个二维矩阵，彩色照片本质上是一个三维矩阵，因此灰度照片生成的原理是将彩色照片的B、G、R通道以一定的权重组合进行加法运算得到的，其计算公司参考如下：

$Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B$

测试代码：

    # 灰度照片img_gray = cv2.imread(r'C:\Users\Nobody\Desktop\img1.png', 0)cv2.imshow('img_gray',img_gray)print(f'gray shape:{img_gray.shape}')# 彩色照片img_bgr = cv2.imread(r'C:\Users\Nobody\Desktop\img1.png', 1)cv2.imshow('img_bgr', img_bgr)print(f'bgr shape:{img_bgr.shape}')# 通过Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B计算r,g,b=cv2.split(img_bgr)img_gray2=0.299*r+0.587*g+0.114*bimg_gray2=img_gray2.astype('uint8')cv2.imshow('img_gray2',img_gray2)print(f'img_gray2 shape:{img_gray2.shape}')

结果输出：

gray shape:(768, 1366)
bgr shape:(768, 1366, 3)
img_gray2 shape:(768, 1366)

2.灰度图像转换为彩色图像

要想将灰度图像转换为彩色图像，本质上就是将一个二维矩阵，转换成一个三维矩阵，简单的想法是彩色图像的B、G、R通道照片均为灰度照片。计算公式如下：

$B=Y$

$G=Y$

$R=Y$

测试代码：

    # 灰度照片img_gray = cv2.imread(r'C:\Users\Nobody\Desktop\img1.png', 0)cv2.imshow('img_gray',img_gray)print(f'gray shape:{img_gray.shape}')# 彩色照片new_img=cv2.merge([img_gray,img_gray,img_gray])cv2.imshow('new_img',new_img)print(f'new_img shape:{new_img.shape}')

结果输出：

gray shape:(768, 1366)
new_img shape:(768, 1366, 3)

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彩色图像和灰度图像之间的转换

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