一分钟带你了解python 图像灰度处理

最新推荐文章于 2025-06-05 16:05:47 发布
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#网络 #python #深度学习

本文介绍了在人脸识别中，图像处理的两个关键步骤：灰度处理和亮度彩色阈值处理。通过使用cv2.cvtColor进行灰度转换，将彩色图像转化为单一的灰度图像，便于后续分析。之后，利用cv2.threshold进行二值化处理，通过设定阈值127，将图像内容进一步简化。这两个步骤对于图像识别和分析至关重要，感兴趣的读者可以深入学习相关参数调整技巧。

在这里插入图片描述

一、图像灰度处理

在进行人脸识别时，好多地方都先进行图像变灰度的操作，这里也给大家介绍一下：

这里有一个阈值函数，gray_image，将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到255，将图像的彩色边框的内容略过。

二、灰度处理代码

gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
viewImage(gray_image,"gray Image")

结果：
在这里插入图片描述

三、亮度彩色阈值处理代码

one,threshold_image = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
viewImage(threshold_image,"firstPer")

结果：
在这里插入图片描述

主要是有后面的三个参数控制，大家有兴趣可以自行学习。
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python图像处理（灰度化）
嵌入式-老费，一个分享专业嵌入式知识的blog
01-26 2269
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 我们拿到的图像一般都是彩色图像，但是如果需要对图像进行处理，一般处理的是灰度图像。这样虽然流失掉了彩色信息，但是对最终处理的结果一般影响不大。当然，如果需要依靠颜色来识别特定的物体和形状，这就是另外一回事了。 让图像灰度化有很多的方法，主要有这么四种：1）直接调用opencv里面的api函数，这个比较快捷，缺点就是不知道实现的细节；2）使用平均值法计算灰度值；3）使
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python计算机视觉：图片的灰度处理
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Python对图像进行灰度处理
sunny
08-18 2398
在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）库中的Image模块对图像进行灰度处理。灰度处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程，即每个像素的颜色由红、绿、蓝三个通道的值组成，转换为一个单一的灰度值。- 在进行灰度处理时，可以选择不同的转换模式，例如："L"表示灰度模式，"RGB"表示彩色模式。- 在保存灰度图像时，可以选择不同的文件格式，例如："JPEG"、"PNG"等。- 在使用Image.open()函数打开图像文件时，确保文件路径正确，否则会抛出异常。
python图片灰度化处理
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06-20 5321
今天在学习的时候，发现scipy.misc中的imread提取图片的方法被弃用了。太生气了！ 只好使用了matplotlib.pyplot中的imread了，可是当我发现他不能直接通过True来提取灰度图片时，我崩溃了 上网查了一下，了解了灰度化处理的几种方法： 首先先解释一下，彩色图片一般是由RGB组成，其实就是3个二维数组叠加而成。我们也就能看到一些彩色图片了。当R=G=B时，彩色图片就会变成一种灰度颜色，就是我们俗称的“黑白照片”。所以灰度颜色的图片其实就是一个二维数组。 灰度化处理总共有三种方法
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【代码】【OpenCV】 Python 图像处理 入门。
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下面小编就为大家带来一篇Python 将RGB图像转换为Pytho灰度图像的实例。具有很好的参考价值。希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 问题： 我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度。 在matlab中，我使用这个： img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它。他们只是在图...
python批量灰度化处理图片
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使用Python语言，批量的灰度化图片，不用一张一张的处理，
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我就废话不多说了，直接上代码吧！ 集成环境：win10 pycharm #!/usr/bin/env python3.5.2 # -*- coding: utf-8 -*- '''4图片灰度调整及二值化： 集成环境：win10 python3 Pycharm ''' from PIL import Image # load a color image im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹 # convert to grey level image Lim = im.convert('L' ) Lim.save('pic
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import imageio import numpy as np from PIL import Image #用于基本的图像处理 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 #定义一个显示函数showing def showimg(img, isgray=False): plt.axis("off") if isgray == True: plt.imshow(img, cmap='gray') else:
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图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像的色彩通常由R、G、B三个分量组合而成(其实就是3个二维数组叠加而成),从而搭配出各种颜色灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。在python中，图像的数据结构为numpy数组。这里需要注意的是，用于表示图像的numpy数组，其必须是而不能是浮点数类型，这一点我们在下面还会提到。
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本文详细介绍了Python中实现图像灰度化的多种方法，包括使用OpenCV、Pillow库以及手动NumPy实现。文章首先解释了灰度化的基本原理和常见转换方法（平均值法、加权平均法、亮度法），然后通过代码示例演示了不同库的具体实现方式，并对各方法的优缺点进行了对比。此外，还介绍了自适应灰度化等高级技巧和性能优化建议。灰度化在图像预处理、OCR、特征提取等领域有广泛应用，是计算机视觉处理的基础操作。本文内容全面，既有理论说明又有实践指导，适合不同层次的读者学习参考。
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对这个工具，你一定很熟悉吧，Photoshop里有，很多简单的图像处理软件里面也会有那这个工具到底是什么意思呢，它和我们要讲到的灰度变换有很大的关系在图像处理中，像图像度变换和直方图均衡都属于点运算范畴。处理时作用域是单个像素有表达式：g(x,y) = T[ f(x,y) ] 　　T为映射关系在点运算中，映射关系是关键，它描述了输入灰度级和输出灰度级之间的关系。灰度变换是图像增强的一种重要手段，...
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