【数据分析day06】matplotlib图片灰度的处理

基于Python中的matplotlib图片的灰度处理 基于Python中的matplotlib图片的灰度处理环境是ubuntu中的jupyter的环境一、图像的灰度化处理的基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。二、为什么要进行灰度化处理 彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。 阅读详情

  • 图片的灰度化处理就是把彩色图片转化为黑白图片.
  • 操作第三维度(颜色维度)
  • cmap=‘gray’ 灰度设置

注意 :

1. 如果是三维的,设置cmap='gray’无效

在这里插入图片描述

2. “图片灰度” 实际上是降维处理,将三维聚合成二维

在这里插入图片描述

导包:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

导入一张图

jin = plt.imread('./jinzhengen.png')
plt.imshow(jin)

opencv打卡第二题:灰度化的三种方式 彩色图是三维数组(3通道),灰度图是二维数据! 1、可以使用opencv的内部函数: gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2、可以自己写: 灰度是一种图像亮度的表示方法,通过下式计算: Y=0.2126 R+0.7152 G+0.0722 B Y = 0.2126\ R + 0.7152\ G + 0.0722\ B Y=0.2126 R+0.7152 G+0.0722 B import cv 阅读详情

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