如何使用opencv在彩色图像和灰度图像之间进行分类？
How to classify between a color image and grey scale image using opencv?
我有一个用例，我需要将一些图像分类为灰度或彩色。我最初的步骤是基于灰度图像在一个像素上应该有 r、g、b 值的特性，与单通道的值相同。对于彩色图像，同一像素的r、g、b值可能不相同。
所以我通过获取 (r,g)、(b,g) 和 (r,b) 之间的差异来检查，如果所有三个都只有零，那么它的灰度级，它的颜色。
这种方法帮助我识别了许多灰度图像，但仍然有一些图像不遵循这种逻辑。任何人都可以指定一些好的特征，我们可以使用 opencv 将图像分类为彩色或灰度吗？
不要让我检查频道数量和分类，它为两个 类 提供 3，因为我们以 .jpg 格式加载它。
提前致谢
我怀疑，有些在数字化后从来不是灰度图像（例如灰度图片的彩色扫描）。由于噪声，RGB 值的差异很小。大于完美零的低阈值应该可以解决问题。
请注意，JPEG 完全具有灰度选项。但是，在存储图片时，您请求该模式。压缩机通常不会自动拾取它。此外，您在阅读 OpenCV 的 imread.
时明确需要设置标志 IMREAD_UNCHANGED
使用@QuangHoang 建议的方法，我得到了 85+% 准确率的结果。
这是解释的方法。
#test image
img=cv2.imread('test.jpg')
r,g,b=cv2.split(img)
#spliting b,g,r and getting differences between them
r_g=np.count_nonzero(abs(r-g))
r_b=np.count_nonzero(abs(r-b))
g_b=np.count_nonzero(abs(g-b))
diff_sum=float(r_g+r_b+g_b)
#finding ratio of diff_sum with respect to size of image
ratio=diff_sum/img.size
if ratio>0.005:
label='color'
else:
label='grey'
感谢所有建议。
我有一个用例，我需要将一些图像分类为灰度或彩色。我最初的步骤是基于灰度图像在一个像素上应该有 r、g、b 值的特性，与单通道的值相同。对于彩色图像，同一像素的r、g、b值可能不相同。
所以我通过获取 (r,g)、(b,g) 和 (r,b) 之间的差异来检查，如果所有三个都只有零，那么它的灰度级，它的颜色。
这种方法帮助我识别了许多灰度图像，但仍然有一些图像不遵循这种逻辑。任何人都可以指定一些好的特征，我们可以使用 opencv 将图像分类为彩色或灰度吗？
不要让我检查频道数量和分类，它为两个 类 提供 3，因为我们以 .jpg 格式加载它。
提前致谢
我怀疑，有些在数字化后从来不是灰度图像（例如灰度图片的彩色扫描）。由于噪声，RGB 值的差异很小。大于完美零的低阈值应该可以解决问题。
请注意，JPEG 完全具有灰度选项。但是，在存储图片时，您请求该模式。压缩机通常不会自动拾取它。此外，您在阅读 OpenCV 的 imread.
IMREAD_UNCHANGED
使用@QuangHoang 建议的方法，我得到了 85+% 准确率的结果。 这是解释的方法。
#test image
img=cv2.imread('test.jpg')
r,g,b=cv2.split(img)
#spliting b,g,r and getting differences between them
r_g=np.count_nonzero(abs(r-g))
r_b=np.count_nonzero(abs(r-b))
g_b=np.count_nonzero(abs(g-b))
diff_sum=float(r_g+r_b+g_b)
#finding ratio of diff_sum with respect to size of image
ratio=diff_sum/img.size
if ratio>0.005:
label='color'
else:
label='grey'
感谢所有建议。