Python读取图像并显示灰度图的实现

python读取图像

原图:

import cv2 # 利用opencv读取图像
import numpy as np
# 利用matplotlib显示图像
import matplotlib.pyplot as plt 

img = cv2.imread("./lena.png") #读取图像
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

效果：

问：为什么画出的图像和原图有色差呢？
答：opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]。
解决方案：把R和B的位置调换一下

img = img[:,:,(2,1,0)]

再次显示图像
效果：(自己做了就知道了)

图像灰度化算法
Gray = 0.299R+0.587G+0.114*B

r,g,b = [img[:,:,i] for i in range(3)]
img_gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114

再次显示图像

plt.imshow(img_gray)
plt.axis('off')
plt.show()

问：为什么她绿了？
答：因为我们还是直接使用plt显示图像，它默认使用三通道显示图像。
解决方案：在plt.imshow()添加参数

plt.imshow(img_gray,cmap="gray")
plt.axis('off')
plt.show()

效果：

到此这篇关于Python读取图像并显示灰度图的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python 灰度图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码

    本文实例主要关于Python实现读取MRI(核磁共振成像)为numpy数组,使用imshow显示为灰度. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook import matplotlib.cm as cm import numpy as np # Data are 256x256 16 bit integers with cbook.get_sample_data('s1045.ima.gz') as

  • python 对一幅灰度图像进行直方图均衡化

    from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(

  • 对python cv2批量灰度图片并保存的实例讲解

    如下所示: import cv2 #循环灰度图片并保存 def grayImg(): for x in range(1,38): #读取图片 img = cv2.imread("C:\\Users\\lyl\\Desktop\\new_dahuoji\\img2\\{}.jpg".format(str(x))) GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #保存灰度后的新图片 cv2.imwrite("C:\\Users\\l

  • Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式

    我就废话不多说了,直接上代码吧! from numpy import * import numpy as np import cv2, os, math, os.path from PIL import Image base="F:\\Spy_CNN\\pythonCode\\cvSPY\\cvTest\\LBP\\LBPImag3\\" base2="F:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\orl_Arry\\" imageOld=cv2.i

  • python中利用matplotlib读取灰度图的例子

    代码为: import matplotlib.pyplot as plt #用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 picdir = 'C:\\Users\\wyt\\Desktop\\test\\ship\\012400.jpg' img = mpimg.imread(picdir) plt.imshow(img) plt.title('Original train image') plt.show() 显示结果如下,是以热

  • python库skimage给灰度图像染色的方法示例

    灰度图像染成红色和黄色 # 1.将灰度图像转换为RGB图像 image = color.gray2rgb(grayscale_image) # 2.保留红色分量和黄色分量 red_multiplier = [1, 0, 0] yellow_multiplier = [1, 1, 0] # 3.显示图像 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4), sharex=True, sharey=True) ax1.imshow(red_m

  • python opencv将图片转为灰度图的方法示例

    使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图. 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小

  • python-OpenCV 实现将数组转换成灰度图和彩图

    主要步骤 1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom()) 2.转换成numpy数组(numpy.array()) 3.通过reshape将数组转换到所需的维数 4.以图像的形式显示出来(cv.imshow()) 代码 import os import cv2 as cv import numpy as np # Make an array of 120000 random bytes randomByteArray = bytearray(os.urandom(

  • python实现彩色图转换成灰度图

    本文实例为大家分享了python实现彩色图转换成灰度图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 from PIL import Image import os # 图像组成:红绿蓝 (RGB)三原色组成 亮度(255,255,255) image = "Annie1.jpg" img = Image.open(image) img_all = "素描" + image new = Image.new("L", img.size, 255) width

  • Python读取图像并显示灰度图的实现

    Python读取图像并显示灰度图的实现

    python读取图像 原图: import cv2 # 利用opencv读取图像 import numpy as np # 利用matplotlib显示图像 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("./lena.png") #读取图像 # 显示图像 plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() 效果: 问:为什么画出的图像和原图有色差呢? 答:opencv的颜色通道顺序为[B,G,R],

  • 使用python将图片改为灰度图或黑白图

    使用python将图片改为灰度图或黑白图

    目录 1. 使用cv2库将图片改为灰度图 2. 利用PIL库将图片改为黑白图 3. 利用PIL库将图片改为灰度图 使用python将图片改为灰度图或黑白图有三种方式,分别是是使用cv2库和PIL库来实现,详细过程如下所示. 1. 使用cv2库将图片改为灰度图 在使用cv2进行读取原彩色图片时,在里面添加一个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示将图片作为灰色图数据进行加载. 示例代码: import cv2 image = cv2.imread('./images/sunflower.

  • 基于python读取图像的几种方式汇总

    基于python读取图像的几种方式汇总

    目录 本文介绍几种基于python的图像读取方式: 基于PIL库的图像读取.保存和显示 基于matplotlib的图像读取.显示和保存 基于scikit-image的图像读取.保存和显示 基于imageio的图像读取.显示和保存 总结 本文介绍几种基于python的图像读取方式: 基于PIL库的图像读取.保存和显示 基于opencv-python的图像读取.保存和显示 基于matplotlib的图像读取.保存和显示 基于scikit-image的图像读取.保存和显示 基于imageio的图像读取

  • python读取图像矩阵文件并转换为向量实例

    假设图像矩阵大小为32×32,将其转换为向量,首先创建1×1024的NumPy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中 import numpy as np def img2vector(filename): returnVect = np.zeros((1, 1024)) fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32):

  • Android提高之使用NDK把彩图转换灰度图的方法

    Android提高之使用NDK把彩图转换灰度图的方法

    一般而言在Android上使用JAVA实现彩图转换为灰度图,与J2ME上的实现方法类似,不过遇到频繁地转换或者是大图转换时,就必须使用NDK来提高速度了.本文主要通过JAVA和NDK这两种方式来分别实现彩图转换为灰度图,并给出速度的对比,供大家参考. 先来简单地介绍一下Android的NDK使用步骤: 以NDK r4为例,或许以后新版的NDK的使用方法略有不同. 1.下载支持C++的android-ndk-r4-crystax,支持C++的话可玩性更强. 2.下载cygwin,选择ftp://m

  • python实现图像边缘检测

    python实现图像边缘检测

    本文实例为大家分享了python实现图像边缘检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 任务描述 背景 边缘检测是数字图像处理领域的一个常用技术,被广泛应用于图像特征提取.目标识别.计算机视觉等领域.边缘可以理解为像素值发生跃迁的地方,而边缘检测就是要找到这样的地方.如下图所示,对左图进行边缘检测,结果为右图. 基于卷积运算可实现边缘检测,对图像 1(设分辨率为 w×h)进行边缘检测的方法如下: 1)将图像 1 转换成灰度图,仍称为图像 1:2)新建图像 2,图像 2 为灰度图,分辨率与图像 1

  • python实现图像降噪

    python实现图像降噪

    本文实例为大家分享了python实现图像降噪的具体代码,供大家参考,具体内容如下 任务描述 背景 图像在数字化和传输等过程中会产生噪声,从而影响图像的质量,而图像降噪技术可以有效地减少图像中的噪声.如下图所示,左图是一幅包含噪声的图像(图中的黑点即为噪声),右图是降噪后的结果(黑点显著减少). 中值滤波是一种常用的图像降噪方法,对于一幅带噪声的图像 1(设分辨率为 w×h),降噪方法如下: 1)将图像1转换成灰度图,仍称为图像1:2)新建图像2,图像2为灰度图,分辨率与图像1相同:3)对于图像

  • C++基于灰度图上色GrayToColorFromOther的实现

    C++基于灰度图上色GrayToColorFromOther的实现

    目录 场景需求 功能函数代码 C++测试代码 场景需求 之前有提到给灰度图上色的需求,在此基础上,还有一种需求,就是基于另一张参考灰度图的色板来给当前的灰度图上色,比如参考灰度图的数值区间为-10到10,颜色从蓝到绿再到红,而当前的灰度图的数据区间为-1到1,若基于参考灰度图的色板确定数据对应的颜色,则当前灰度图的颜色应该在绿色左右波动. 下方为具体实现函数和测试代码. 功能函数代码 /** * @brief GrayToColorFromOther 灰度图上色,基于参考灰度图的色板 * @pa

随机推荐