Блог

Главная - Вопросы по программированию - Преобразование изображения BGR в оттенки серого с помощью numpy

Преобразование изображения BGR в оттенки серого с помощью numpy

#python #numpy #image-processing #colors

Вопрос:

У меня есть небольшой вопрос, надеюсь, вы, ребята, сможете мне помочь. Я знаю, что для преобразования изображения RGB в оттенки серого без использования numpy мы можем использовать:

 img = cv2.imread(input_file, cv2.IMREAD_COLOR)
r, g, b = img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2]
img_gray = 0.2989 * r   0.5870 * g   0.1140 * b

Теперь я хочу прочитать изображение по шкале BGR , а затем преобразовать это изображение BGR в оттенки серого, не используя cv2.COLOR_BGR2GRAY , как я могу это сделать с помощью аналогичного кода выше?

Комментарии:

1. Я не понимаю. Вы уже не пользуетесь COLOR_BGR2RGB ?

2. Отредактированный. Извинись за неправильный набор текста.

3. Я все еще не понимаю. Ваш код не использует cv2.COLOR_BGR2GRAY ни то, ни другое — вы, конечно, уже достигли своей заявленной цели?

4. Я думал, что приведенный выше код предназначен для чтения и преобразования изображения RGB в серую шкалу. На самом деле я хочу знать то же самое для BGR в серой шкале.

Ответ №1:

OpenCV будет считывать файл в память в порядке BGR, даже если он находится в RGB на диске. Просто так это работает. Поэтому вам нужно изменить свою вторую строку на:

 b, g, r = img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2]

Тогда ваша третья строка будет работать правильно, хотя вы можете захотеть сделать 8-разрядные целые числа без знака с:

 img_gray = (0.2989 * r   0.5870 * g   0.1140 * b).astype(np.uint8)

Кстати, вы могли бы на самом деле сделать это быстрее с numpy помощью такого:

 import numpy as np

grey = np.dot(img[...,::-1], [0.299, 0.587, 0.114]).astype(np.uint8)
Метки: