Python使用OpenCV对图像进行灰度缩放

灰度是将图像从其他颜色空间(例如RGB, CMYK, HSV等)转换为灰色阴影的过程。它在完全黑色和完全白色之间变化。
灰度的重要性–

尺寸缩小：例如在RGB图像中, 有三个颜色通道并具有三个维度, 而灰度图像是一维的。
降低模型复杂度：考虑在10x10x3像素的RGB图像上训练神经文章。输入层将有300个输入节点。另一方面, 同一神经网络只需要100个输入节点即可获得灰度图像。
为了使其他算法起作用：有许多算法被定制为仅适用于灰度图像, 例如OpenCV库中预先实现的Canny边缘检测功能仅适用于灰度图像。

以下是对图像进行灰度处理的代码-

# importing opencv import cv2# Load our input image image = cv2.imread( 'C:\\Documents\\full_path\\tomatoes.jpg' ) cv2.imshow( 'Original' , image) cv2.waitKey()# We use cvtColor, to convert to grayscale gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow( 'Grayscale' , gray_image) cv2.waitKey( 0 )# window shown waits for any key pressing event cv2.destroyAllWindows()

输入图片：

文章图片
输出如下：

文章图片
更快的代码–

# Faster method import cv2# The second argument zero specifies that # image is to be read in grayscale mode. img = cv2.imread( 'C:\\Documents\\full_path\\tomatoes.jpg' , 0 )cv2.imshow( 'Grayscale' , img) cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

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