Python实现数字图像处理经典算法之256色转灰度图

系统管理员 2024-04-18 10:17 56阅读 0赞

### 算法介绍 ###

256色转灰度图是数字图像处理经典算法中最简单的算法之一

1、彩色数字图像中的颜色有红、绿、蓝三种颜色混合而成，对应的像素颜色通道就是RGB（R，G，B），R、G、B数值共有256个数值，也称为256阶，即0—255，计算机通过读取每一个通道的数值而确定显示的颜色。

2、灰度图像只有一个灰度色阶通道，我们可以标记为Gray，或者RGB（Gray、Gray、Gray），Gray共有256阶，即0—255，计算机通过读取该通道的值确定显示的颜色。

那么将彩色图像转换为灰色图像的思路就是将RGB数值转化为Gray数值。共有5种转化方式：  
（1）浮点算法 ：Gray=R \* 0.3+G \* 0.59+B \* 0.11  
（2）整数算法：Gray=(R \* 30+G \* 59+B \* 11)/100  
（3）移位算法：Gray =(R*28+G*151+B\*77)>>8  
（4）平均值法：Gray=（R+G+B）/3  
（5）仅取绿色：Gray=G  
下面我将使用Python语言分别实现上述5种方法并查看效果，操作的图像如下所示：  
![操作的图像][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0tleV9NUUw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 代码实现 ###

在介绍实现代码之前先介绍我们代码中借助的一个类库Matplotlib，它提供了将图像转化为数组的方法array，我们得到图像数组后可以使用坐标得到图像的颜色元组，里面有我们需要的颜色数值信息。  
（1）浮点算法 ：Gray=R \* 0.3+G \* 0.59+B \* 0.11  
代码如下：

from PIL import Image
    from pylab import *
    
    im = array(Image.open('flower.jpg'))
    im[:,:,0] = im[:,:,1] = im[:,:,2] = (im[:,:,0] * 0.3 + im[:,:,1] * 0.59 + im[:,:,2] * 0.11)
    imshow(im)
    show()

效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0tleV9NUUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
代码讲解：  
1、array(Image.open(‘flower.jpg’))可以将一个图像打开并且转化为数组类型，数据类型为元组，里面包含RGB数值信息  
2、im\[x,y,t\]表示（x，y）坐标像素的t通道的数值，不明白 ：的话建议复习Python，im\[:,:,0\] = im\[:,:,1\] = im\[:,:,2\] = (im\[:,:,0\] \* 0.3 + im\[:,:,1\] \* 0.59 + im\[:,:,2\] \* 0.11)就将所有像素的所有通道值都改为重新计算后的值，也就是我们的浮点算法  
3、最后是显示图像。

（4）平均值法：Gray=（R+G+B）/3  
代码如下：

from PIL import Image
    from pylab import *
    
    im = array(Image.open('flower.jpg'))
    im[:,:,0] = im[:,:,1] = im[:,:,2] = (im[:,:,0] + im[:,:,1] + im[:,:,2])/3
    imshow(im)
    show()

效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0tleV9NUUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
代码讲解：  
其实和上一个大体一样，只是算法不一样

（5）仅取绿色：Gray=G  
代码如下：

from PIL import Image
    from pylab import *
    
    im = array(Image.open('flower.jpg'))
    im[:,:,0] = im[:,:,1] = im[:,:,2] = im[:,:,2]
    imshow(im)
    show()

效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0tleV9NUUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0tleV9NUUw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/93c43fd234554c5ea837ca3b1a646b20.png
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