100 traitement d'image par Python Knock # 2 Échelle de gris
introduction
Salut, je suis Ramu. Le traitement d'image met en œuvre la mise à l'échelle des gris familière.
2ème: échelle de gris
L'échelle de gris est souvent utilisée comme pré-processus pour divers traitements d'images. Si vous voulez apprendre le traitement d'image, assurez-vous de le savoir. La mise à l'échelle des gris est une méthode d'expression d'une image en utilisant le noir, le blanc et les nuances de gris, qui sont des couleurs intermédiaires. Les images monochromes n'ont que deux couleurs noir et blanc, tandis que les images en niveaux de gris utilisent généralement 256 couleurs.
Chaque pixel est calculé par la formule suivante.
grayscale.py
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.gray()
def grayscale(img):
#Disposition des images en échelle de gris
dst = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]))
#Échelle de gris
dst[:,:] = (0.2126*img[:,:,2] + 0.7152*img[:,:,1] + 0.0722*img[:,:,0]).astype(np.uint8)
return dst
#Lecture d'image
img = cv2.imread('image.jpg')
#Échelle de gris
gray = grayscale(img)
#Enregistrer l'image
cv2.imwrite('result.jpg', gray)
#Affichage de l'image
plt.imshow(gray)
plt.show()
L'image de gauche est l'image d'entrée et l'image de droite est l'image de sortie. Vous avez créé une image pleine en niveaux de gris.
en conclusion
Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter. [Github] d'imori_imori (https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock/blob/master/Question_01_10/answers_py/answer_2.py) a la réponse officielle, veuillez donc vérifier cela également. ..
Recommended Posts