首先,介绍第一种方法, 使用  PIL  库,   PIL库是一种python语言常用的一个图形处理库。

关于   PIL  库的安装本文就不介绍了。

from PIL import Image
I = Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()
L.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg2.jpg')

timg.jpg  文件:

灰度图:

第二种, 便是使用 numpy库  来编写自己的转化函数:

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
def rgb2gray(rgb):
r, g, b=rgb[:, :, 0], rgb[:, :, 1], rgb[:, :, 2]
gray=0.2989*r + 0.5870*g + 0.1140*b
return gray
img=mpimg.imread('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg')
plt.imshow(img)
plt.show()
img2=rgb2gray(img)
plt.imshow(img2)
plt.show()

结果展示:

采用第二种方法展示的结果图十分的怪异,应该是matplotlib.plot 展示一个通道图片时候需要额外设置的缘故吧,下面找到了一个修正的代码,如下:

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) img=mpimg.imread('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg') plt.imshow(img)
plt.show() img2=rgb2gray(img) plt.imshow(img2, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

结果图:

发现这次的效果还是可以的。

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