在 Python 中仅使用矩阵（无 BGR2GRAY 函数）将图像转换为灰度

Question

我正在尝试在不使用 OpenCV 或 Numpy 的情况下将图像转换为灰度例子：我图像的矩阵是

    [[[116 116 117]
  [115 115 116]
  [117 115 115]
  ..., 
  [135 138 142]
  [137 139 139]
  [137 139 139]]

 [[116 116 116]
  [116 116 116]
  [114 116 116]
  ..., 
  [135 139 140]
  [135 137 138]
  [135 137 138]]

 [[115 118 114]
  [115 118 114]
  [112 116 115]
  ..., 
  [132 141 141]
  [134 137 141]
  [133 136 140]]

 ..., 
 [[ 35  44 163]
  [ 31  40 159]
  [ 10  33 158]
  ..., 
  [ 14  48  53]
  [ 24  56  55]
  [ 27  59  58]]

 [[ 24  38 156]
  [ 19  33 151]
  [  7  28 145]
  ..., 
  [ 25  55  66]
  [ 15  59  61]
  [ 17  61  63]]

 [[  0  27 131]
  [  0  26 130]
  [  0  34 113]
  ..., 
  [ 11  39  55]
  [  6  28  56]
  [  4  26  54]]]

使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY 函数矩阵为：

[[150 150 150 ..., 150 150 150]
[150 173 175 ...,  97  91  89]
[150 176 179 ...,  95  89  82]
..., 
[150  66  67 ..., 152 154 152]
[150  62  59 ..., 152 152 152]
[150  62  64 ..., 155 154 151]]

首先，我不明白为什么 returns 当我给出 108 时它是 36 个整数，我该如何手动完成

感谢您的帮助:)

Answer 1

问题一

您得到 36 个整数而不是 108 个，因为您的原始图像有 3 个通道（红色、绿色、蓝色、a.k.a RGB）。当您将其转换为灰度时，您只是将其展平为一个通道。 108 / 3 = 36，似乎合法！

问题 2

手动转换：有多种方法可以将 RGB 图像转换为灰度图像，但最直接的方法是取三个通道的平均值，基本上 (red_values + green_values + blue values) / 3。所以拿你的原始图像数组，然后运行:

gray_image = (image[:,:,0] + image[:,:,1] + image[:,:,2]) / 3

以上假设您的图像数组采用 image.shape = (pixel_height, pixel_width, number_of_channels) 形式，并且前 3 个通道代表您的 R、G 和 B 通道，但这是非常标准的

在 Python 中仅使用矩阵（无 BGR2GRAY 函数）将图像转换为灰度

Convert an image to grayscale using only matrix (No BGR2GRAY function) in Python

python

image

matrix

grayscale