Python opencv圖像基本操作學(xué)習(xí)之灰度圖轉(zhuǎn)換

更新時(shí)間：2023年02月16日 10:03:31 作者：holywangle

使用opencv將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖主要有兩種方法，第一種是將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖，第二種是在使用OpenCV讀取圖片的時(shí)候直接讀取為灰度圖，今天通過實(shí)例代碼講解Python opencv圖像基本操作學(xué)習(xí)之灰度圖轉(zhuǎn)換，感興趣的朋友一起看看吧

把今天的學(xué)習(xí)的opencv知識(shí)先記錄一下！

運(yùn)行環(huán)境是：pycharm

話不多說，獻(xiàn)上代碼再說：

import cv2  # opencv讀取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 讀取圖片；括號里面填寫好路徑就行！！
img = cv2.imread("./123.jpg")
 
print(img)
# 圖像顯示在窗口上面
# cv2.imshow("image", img)
# # 參數(shù)代表關(guān)閉圖片后程序關(guān)閉的時(shí)間，數(shù)字越大時(shí)間越久
# cv2.waitKey(0)
# # 窗口關(guān)閉
# cv2.destroyAllWindows()
# shape方法：shape返回的是圖像的行數(shù)，列數(shù)，色彩通道數(shù)
print(img.shape)
# (1440, 1080, 3)
 
 
# 改為灰色,圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖
img = cv2.imread("./123.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("*" * 100)
print(img)
print(img.shape)
# (1440, 1080)
cv2.imshow("image", img)
# 參數(shù)代表等待時(shí)間
cv2.waitKey(0)
# 窗口關(guān)閉
cv2.destroyAllWindows()
 
 
# 保存改變
cv2.imwrite("123.jpg", img)
 
 
# 查看圖片類型
sd = type(img)
print(sd)
# 查看圖片的總像素
img.size
print(img.size)
# 查看存儲(chǔ)類型
img.dtype
print(img.dtype)

首先我們先讀取我們的圖片進(jìn)來！

# 讀取圖片；括號里面填寫好路徑就行！！我這里當(dāng)先目錄下我導(dǎo)入的圖片
img = cv2.imread("./123.jpg")

跟著我們先嘗試一下在打開我們的圖片看看！

下面是實(shí)現(xiàn)的代碼!

# 圖像顯示在窗口上面
 cv2.imshow("image", img)
 # 參數(shù)代表關(guān)閉圖片后程序關(guān)閉的時(shí)間，數(shù)字越大時(shí)間越久
 cv2.waitKey(0)
# 窗口關(guān)閉
 cv2.destroyAllWindows()

運(yùn)行之后我的圖片是這樣的

我們可以看看圖片具體的像素?cái)?shù)據(jù)是怎么樣的！

img = cv2.imread("./123.jpg")
 
print(img)

輸出的結(jié)果是：

[[[129 129 129]
[129 129 129]
[129 129 129]
...
[ 76 76 76]
[ 77 77 77]
[ 78 78 78]]

[[129 129 129]
[129 129 129]
[129 129 129]
...
[ 75 75 75]
[ 76 76 76]
[ 77 77 77]]

[[129 129 129]
[129 129 129]
[129 129 129]
...
[ 74 74 74]
[ 75 75 75]
[ 75 75 75]]

...

[[160 160 160]
[160 160 160]
[161 161 161]
...
[ 59 59 59]
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]]

[[160 160 160]
[160 160 160]
[160 160 160]
...
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]]

[[159 159 159]
[160 160 160]
[160 160 160]
...
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]
[ 61 61 61]]]

有億點(diǎn)點(diǎn)多！哈哈?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。?！

這樣完成了第一步！

這里我們順便介紹一下shape的用法！

# shape方法：shape返回的是圖像的行數(shù)，列數(shù)，色彩通道數(shù)
print(img.shape)
# (1440, 1080, 3)

第二步我們想這個(gè)彩色圖片該改為灰度圖片，因?yàn)樵谔幚韴D片的時(shí)候有時(shí)候需要將圖片改變?yōu)榛叶葓D

# 改為灰色,圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖
img = cv2.imread("./123.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

完成這一步其實(shí)差不多了，然后呢，和剛剛開始一樣

cv2.imshow("image", img)
 # 參數(shù)代表關(guān)閉圖片后程序關(guān)閉的時(shí)間，數(shù)字越大時(shí)間越久
cv2.waitKey(0)
# 窗口關(guān)閉
cv2.destroyAllWindows()

還要補(bǔ)充一下

如果我們將123.jpg這一張圖片改為灰度圖之后；然后執(zhí)行保存的話，那我們原先彩色的圖片就會(huì)改為灰度圖了。變成下面的樣子!

# 保存函數(shù)
cv2.imwrite("123.jpg", img)

最后我們順便普及一下幾個(gè)方法的作用：

# 查看圖片類型
sd = type(img)
print(sd)
# 查看圖片的總像素
img.size
print(img.size)
# 查看存儲(chǔ)類型
img.dtype
print(img.dtype)

今天具體就分享這么多了，如果有上面有什么寫錯(cuò)或者想和我交流，可以私信我哦！?。?！

擴(kuò)展：python opencv將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖

使用opencv將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖主要有兩種方法，第一種是將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖，第二種是在使用OpenCV讀取圖片的時(shí)候直接讀取為灰度圖。

將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img_path = "timg.jpg"
    img = cv2.imread(img_path)
    #獲取圖片的寬和高
    width,height = img.shape[:2][::-1]
    #將圖片縮小便于顯示觀看
    img_resize = cv2.resize(img,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img",img_resize)
    print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

    #將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖
    img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    cv2.imshow("img_gray",img_gray)
    print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
    cv2.waitKey()

img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)

使用opencv讀取圖片的時(shí)候，默認(rèn)使用的是BGR來讀取圖片的，可以看到原始讀取的圖片是3通道的，經(jīng)過轉(zhuǎn)換之后變成了單通道。

直接將圖片采用灰度圖的方式進(jìn)行讀取

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img_path = "timg.jpg"
    img = cv2.imread(img_path)
    #獲取圖片的寬和高
    width,height = img.shape[:2][::-1]
    #將圖片縮小便于顯示觀看
    img_resize = cv2.resize(img,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img",img_resize)
    print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

    #讀取灰度圖
    img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    #將圖片縮小便于顯示觀看
    img_gray = cv2.resize(img_gray,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img_gray",img_gray)
    print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
    cv2.waitKey()