在Python中仅使用矩阵（无BGR2GRAY函数）将图像转换为灰度

Question

我试图将图像转换为灰度而不使用OpenCV或Numpy示例：我的图像矩阵是

    [[[116 116 117]
  [115 115 116]
  [117 115 115]
  ..., 
  [135 138 142]
  [137 139 139]
  [137 139 139]]

 [[116 116 116]
  [116 116 116]
  [114 116 116]
  ..., 
  [135 139 140]
  [135 137 138]
  [135 137 138]]

 [[115 118 114]
  [115 118 114]
  [112 116 115]
  ..., 
  [132 141 141]
  [134 137 141]
  [133 136 140]]

 ..., 
 [[ 35  44 163]
  [ 31  40 159]
  [ 10  33 158]
  ..., 
  [ 14  48  53]
  [ 24  56  55]
  [ 27  59  58]]

 [[ 24  38 156]
  [ 19  33 151]
  [  7  28 145]
  ..., 
  [ 25  55  66]
  [ 15  59  61]
  [ 17  61  63]]

 [[  0  27 131]
  [  0  26 130]
  [  0  34 113]
  ..., 
  [ 11  39  55]
  [  6  28  56]
  [  4  26  54]]]

使用cv2.COLOR_BGR2GRAY函数，矩阵是：

[[150 150 150 ..., 150 150 150]
[150 173 175 ...,  97  91  89]
[150 176 179 ...,  95  89  82]
..., 
[150  66  67 ..., 152 154 152]
[150  62  59 ..., 152 152 152]
[150  62  64 ..., 155 154 151]]

首先，我不明白为什么当我给108时它返回36个整数，我怎么能手动完成它

谢谢你的帮助 ：）

Answer 1

问题1

你得到36个整数而不是108个，因为你的原始图像有3个通道（红色，绿色，蓝色，a.k.a RGB）。将其转换为灰度时，您将其展平为仅一个通道。 108 / 3 = 36，似乎合法！

问题2

手动转换：有多种方法可以将RGB图像转换为灰度，但最直接的方法是采用三个通道的平均值，基本上是(red_values + green_values + blue values) / 3。所以拍摄原始图像数组，然后运行：

gray_image = (image[:,:,0] + image[:,:,1] + image[:,:,2]) / 3

以上假设您的图像阵列采用image.shape = (pixel_height, pixel_width, number_of_channels)形式，前3个通道代表您的R，G和B通道，但这是非常标准的