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RGB转HSI的代码优化从网上找了一个RGB转HSI的代码，然后发现计算一张图片运算时间太长，整个代码运用for循环，进行计算。没有用numpy库进行矩阵运算，然后这里将该段代码使用矩阵运算，进行了重写。重写后的代码速度提升很多很多。下面先放它的原本代码：def rgb2Hsi(rgb_lwpImg): rows = int(rgb_lwpImg.shape[0]) cols = int(rgb_lwpImg.shape[1]) b, g, r = cv2.split(rgb_lwpImg

灰度就是没有色彩，即RGB色彩分量全部相等（R=G=B），如果是一个二值灰度图像，它的像素值只为0和1，此时它的灰度级为2。一般颜色像素值是从0到255，即灰度有256级。其中255为白色，0为黑色。一个灰度级为256的图像，RGB（100，100，100）则他的灰度100。灰度级数量越多，则色彩表现力越丰富。 ...