Scipy.misc.imread 展平参数 -- 转换为灰度

Question

我正在尝试了解此方法如何以灰度转换图像（如果它使用简单平均值或加权平均值）- 我必须参考此方法。

从documentation得知这个方法调用了convert(‘F’)方法

从Pillow/PILsource code，我可以找到这个方法，但是，当mode参数设置为'F'时，我找不到它的作用。

谢谢。

Answer 1

模式参数'F'代表'floating point'。

from PIL import Image

im = Image.new("F", (2,2))
pixels = im.load()
pixels[0,0] = 255.0
pixels[1,0] = 200.0
pixels[0,1] = 100.0
pixels[1,1] = 20.0
im.show()

Answer 2

在 Image 对象的 convert 方法的文档字符串中（在您链接到的代码中看到），有这样的：

When translating a color image to black and white (mode "L"), the library uses the ITU-R 601-2 luma transform::

L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

显然这也是 mode='F' 的处理方式。

这是一个例子：

In [2]: from PIL import Image

为演示创建数组：

In [3]: x = np.random.randint(0, 9, size=(4, 4, 3)).astype(np.uint8)

通过在 convert 方法中使用 mode='F' 将数组转换为图像并返回数组：

In [4]: np.array(Image.fromarray(x).convert('F'))
Out[4]: 
array([[ 3.24499989,  6.30499983,  1.86899996,  4.54400015],
       [ 3.54399991,  5.04300022,  4.63000011,  0.29899999],
       [ 2.0539999 ,  3.29900002,  1.85800004,  1.76100004],
       [ 3.9289999 ,  4.76100016,  5.76100016,  2.47799993]], dtype=float32)

将 x 乘以 convert 的文档字符串中显示的因数：

In [5]: f = np.array([0.299, 0.587, 0.114])

In [6]: x.dot(f)
Out[6]: 
array([[ 3.245,  6.305,  1.869,  4.544],
       [ 3.544,  5.043,  4.63 ,  0.299],
       [ 2.054,  3.299,  1.858,  1.761],
       [ 3.929,  4.761,  5.761,  2.478]])

如果我们转换为 np.float32，我们会看到与 convert 方法创建的值完全相同的值：

In [7]: x.dot(f).astype(np.float32)
Out[7]: 
array([[ 3.24499989,  6.30499983,  1.86899996,  4.54400015],
       [ 3.54399991,  5.04300022,  4.63000011,  0.29899999],
       [ 2.0539999 ,  3.29900002,  1.85800004,  1.76100004],
       [ 3.9289999 ,  4.76100016,  5.76100016,  2.47799993]], dtype=float32)

Scipy.misc.imread 展平参数 -- 转换为灰度

Scipy.misc.imread flatten argument -- converting to grey scale

python

scipy

python-imaging-library

pillow