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在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法。
首先导入包:
import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image
方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图:
img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下:") print('大小:{}'.format(img.shape)) print("类型:%s"%type(img)) print(img)
运行结果如下图所示:
方法二:使用OpenCV,先读取图片,然后在转换为灰度图:
img = cv2.imread(imgfile) #print(img.shape) #print(img) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)结果如下:") print('大小:{}'.format(gray_img.shape)) print("类型:%s" % type(gray_img)) print(gray_img)
运行结果如下:
方法三:使用PIL库中的Image模块:
img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片,灰度化,转换为数组,L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型 print("Image方法的结果如下:") print('大小:{}'.format(img.shape)) print("类型:%s" % type(img)) print(img)
运行结果如下:
更多关于使用PIL库中的Image模块的convert()函数的知识请参考博客:https://www.jb51.net/kf/201603/492898.html
方法四:TensorFlow方法:
with tf.Session() as sess: img = tf.read_file(imgfile) #读取图片, img_data = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3) #解码 #img_data = sess.run(tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)) img_data = sess.run(tf.image.rgb_to_grayscale(img_data)) #灰度化 print('大小:{}'.format(img_data.shape)) print("类型:%s" % type(img_data)) print(img_data)
运行结果如下:
可以看出:TensorFlow的方法的结果与上面的三种方法的处理结果略有不同。所以在处理图像的时候最好保持方法的一致性,最好不要用这种方法读取完图片然后用另一种方法处理图片,以避免不必要的bug影响图片处理处理结果。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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暂无python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结的评论...
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月01日
2024年10月01日
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- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
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- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】