OpenCV: 灰度处理

拼搏现实的明天。 2022-01-22 10:33 273阅读 0赞

照例先放原图~  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
我们用OpenCV自带的方法实现灰度处理其实非常简单，只要在读取图片时，读取模式设置为0就可以了。

import cv2
    
    img0 = cv2.imread('test.png',0)      # 0代表灰色，1代表彩色
    cv2.imshow('image',img0)
    cv2.waitKey(0)

效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

我们使用cvtColor()函数也可以达到相同的效果，代码如下：

import cv2
    
    img = cv2.imread('test.png',1)
    dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('image',dst)
    cv2.waitKey(0)

当然，我们也可以自己写代码去完成灰度的处理：

*  使用 GRAY = (R + G + B)/3 完成灰度处理

import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread('test.png',1)
    imgInfo = img.shape
    height = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            (b,g,r) = img[i,j]
            gray = (int(b) + int(g) +int(r))/3
            dst[i,j] = np.uint8(gray)
    cv2.imshow('image',dst)
    cv2.waitKey(0)

处理效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

*  使用 GRAY = R \* 0.299 + G \* 0.587 + B \* 0.114 完成灰度处理

import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread('test.png',1)
    imgInfo = img.shape
    height = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            (b,g,r) = img[i,j]
            gray = int(b) * 0.144 + int(g) * 0.587 +int(r) * 0.299
            dst[i,j] = np.uint8(gray)
    
    cv2.imshow('image',dst)
    cv2.waitKey(0)

效果如下，不过可以看到，某些地方的处理会稍微有些瑕疵。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220122/377369d49b5e4e55aff7cd7bb8971f0c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220122/6bf57c509c2a4e83a3286cac16d2d05f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220122/4561d2cc49ee4861a83b230bca880ede.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220122/b475293e0c3844f087c62db61f562d47.png