Python|加权平均法读取灰度化图像介

Posted 2021-06-28 算法与编程之美

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问题描述

灰度化的原理时假定每个像素点的三通道值相同，并用统一的灰度值待代替。加权平均法读取灰度化图像时，是将三个通道的通道值进行加权，然后用来代替灰度。

实际中加权平均法RGB灰度化的公式为：

式中表示三个通道的权值，且三者之和为1。

解决方案

首先运用opencv读取图像：

import cv2 as cv
src = cv.imread("D:\\pecture\\PmZT25jtyg_small.jpg") #读取图片。

再读取出图像每个像素点的三个通道值，运用加权平均法的思想计算灰度值，输出灰度图像，在运用加权平均法得到灰度图像后，为确保图像的灰度化误差不大，还需要对权值进行调整，调整时可以和图像原本的灰度化进行对比：

import cv2 as cv
  import numpy as np
  def gray_pixels(image):
      for i in range(len(image)):
          for j in range(len(image[i])):
              a = image[i][j]         #得到每个像素点的三通道值，需要注意的是，python读取出图片的三通道值不再是R、G、B三个顺序，而是变成了G、B、R这个顺序。
              g = 0.59*a[0]+0.11*a[1]+a[2]*0.30   #运用加权平均法公式计算出该像素点的灰度值。
              image[i][j]=g        #将图片的三个通道变成一个通道，并将得到的灰度值赋给该通道。
  cv.imshow("gary image",image)

src = cv.imread("D:\\pecture\\PmZT25jtyg_small.jpg")
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)

gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)   #通过函数将RGB图像转化为灰度化图像
  cv.imshow("input image",gray)
  gray_pixels(src)
  cv.waitKey(0)
  cv.destroyAllWindows()

例如上面的例子，可以得到两张不同的灰度化图像：