python修改rgb红色通道为黑白_如何将RGB图像(3通道)转换为灰度(1通道)并保存?...

本文介绍了如何使用Python将RGB图像转换为灰度图像。通过取RGB三个通道的平均值来生成灰度图像,然后使用matplotlib和opencv进行保存和读取。在保存灰度图像时需要注意,imsave可能会保存为3通道,需要特殊处理。
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您的第一个代码块:import matplotlib.pyplot as plt

plt.imsave('image.png', image, format='png', cmap='gray')

这将图像保存为RGB,因为在向imsave提供RGB数据时忽略了cmap='gray'(请参见pyplot docs)。

您可以通过取三个波段的平均值,将数据转换为灰度,可以使用color.rgb2gray,也可以使用numpy:import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

import cv2

img_rgb = np.random.rand(196,256,3)

print('RGB image shape:', img_rgb.shape)

img_gray = np.mean(img_rgb, axis=2)

print('Grayscale image shape:', img_gray.shape)

输出:RGB image shape: (196, 256, 3)

Grayscale image shape: (196, 256)

img_gray现在是正确的形状,但是如果使用plt.imsave保存它,它仍然会写入三个波段,每个像素的R==G==B。这是因为,我相信,一个PNG文件需要三(或四)个波段。警告:我不确定这一点:我希望得到纠正。plt.imsave('image_gray.png', img_gray, format='png')

new_img = cv2.imread('image_gray.png')

print('Loaded image shape:', new_img.shape)

输出:Loaded image shape: (196, 256, 3)

避免这种情况的一种方法是将图像保存为numpy文件,或者确实将一批图像保存为numpy文件:np.save('np_image.npy', img_gray)

new_np = np.load('np_image.npy')

print('new_np shape:', new_np.shape)

输出:new_np shape: (196, 256)

另一种方法是保存灰度png(使用imsave),但只读取第一个波段:finalimg = cv2.imread('image_gray.png',0)

print('finalimg image shape:', finalimg.shape)

输出:finalimg image shape: (196, 256)

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