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Python 将RGB图像转换为Pytho灰度图像的实例
站长资源 2025/5/10 佚名
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问题：

我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度。

在matlab中，我使用这个：

img = rgb2gray(imread('image.png'));

在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它。他们只是在图像中阅读

import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('image.png')

然后他们切片数组，但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度。

lum_img = img[:,:,0]

编辑：

我发现很难相信numpy或matplotlib没有内置函数来从rgb转换为灰色。这不是图像处理中的常见操作吗？

我写了一个非常简单的函数，它可以在5分钟内使用imread导入的图像。这是非常低效的，但这就是为什么我希望内置专业实施。

塞巴斯蒂安改善了我的功能，但我仍然希望找到内置的一个。

matlab的（NTSC / PAL）实现：

import numpy as np
 
def rgb2gray(rgb):
 
 r, g, b = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2]
 gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b
 
 return gray

回答：

如何使用PIL

from PIL import Image
img = Image.open('image.png').convert('LA')
img.save('greyscale.png')

使用matplotlib和the formula

Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

你可以这样做：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
 
def rgb2gray(rgb):
 return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
 
img = mpimg.imread('image.png') 
gray = rgb2gray(img) 
plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

以上这篇Python 将RGB图像转换为Pytho灰度图像的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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