Python图像处理丨基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理

摘要：本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理》，作者： eastmount 。

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本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。基础性知识希望对您有所帮助。

• 1.图像灰度化原理
• 2.基于OpenCV的图像灰度化处理
• 3.基于像素操作的图像灰度化处理

一.图像灰度化原理

像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红绿蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。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）。

假设某点的颜色由RGB(R,G,B)组成，常见灰度处理算法如表7.1所示：

表7.1中Gray表示灰度处理之后的颜色，然后将原始RGB(R,G,B)颜色均匀地替换成新颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，从而将彩色图片转化为灰度图像。

一种常见的方法是将RGB三个分量求和再取平均值，但更为准确的方法是设置不同的权重，将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低，敏感最高的是绿色，因此将RGB按照0.299、0.587、0.144比例加权平均能得到较合理的灰度图像，如公式7.1所示。

二.基于OpenCV的图像灰度化处理

在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色，OpenCV提供了cvtColor()函数实现这些功能。其函数原型如下所示：

dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

• src表示输入图像，需要进行颜色空间变换的原图像
• dst表示输出图像，其大小和深度与src一致
• code表示转换的代码或标识
• dstCn表示目标图像通道数，其值为0时，则有src和code决定

该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，其中，RGB是指Red、Green和Blue，一副图像由这三个通道（channel）构成；Gray表示只有灰度值一个通道；HSV包含Hue（色调）、Saturation（饱和度）和Value（亮度）三个通道。在OpenCV中，常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。

下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpyas np  
#读取原始图片
src= cv2.imread('miao.png')
#图像灰度化处理
grayImage= cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", grayImage)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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