Главная » Библиотеки

Как преобразовать изображение RGB в оттенки серого в Python

Время чтения 2 мин.

Рассмотрим способы преобразования изображения из RGB в оттенки серого в Python.

Установите библиотеку open-cv, если вы еще не установили ее, используя команду ниже.

1
2
3
4
5
python3 -m pip install opencv-python
 
# OR
 
pip install opencv-python

Содержание
  1. Способ 1: использование методов cv2.imread() и cv2.cvtColor()
  2. Шаг 1. Импортируйте необходимые модули
  3. Шаг 2. Определите функцию оттенков серого
  4. Шаг 3. Получите входное изображение
  5. Способ 2: использование метода image.convert()
  6. Пример
  7. Способ 3: с помощью библиотеки NumPy
  8. Пример
  9. Способ 4: используйте Matplotlib и Sci-Kit
  10. Пример

Способ 1: использование методов cv2.imread() и cv2.cvtColor()

Чтобы преобразовать изображение RGB в оттенки серого в Python, самый простой способ — использовать методы cv2.imread() и cv2.cvtColor().

Следуйте инструкции ниже:

Шаг 1. Импортируйте необходимые модули

Мы будем использовать объект Image из модуля PIL. Поэтому мы специально импортируем это.

Затем импортируйте модуль argparse. Затем импортируйте модуль cv2 и модуль os.

1
2
3
import argparse
import cv2
import os

Шаг 2. Определите функцию оттенков серого

Мы прочитаем изображение, используя метод cv2.imread() в этой функции.

1
2
3
4
5
6
7
# Function to convert RGB Image to GrayScale
def convertImageToGray(args):
  image = cv2.imread(args["image"])
  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  filename = f"{os.getpid()}.png"
  cv2.imwrite(filename, gray)
  print('The image is converted to Grayscale successfully')

Шаг 3. Получите входное изображение

Добавьте следующий код в файл app.py.

1
2
3
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())

Наши аргументы командной строки анализируются. У нас есть следующие аргументы командной строки:

  • —image: путь к изображению, которое мы отправляем в функцию.

Итак, когда мы запускаем команду python3 app.py, мы передаем путь аргумента к изображению, как показано ниже.

1
python3 app.py --image="data.jpg"

Здесь изображение data.jpg передается методу ConvertImageToGray().

Наконец, вызовите функцию.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
import argparse
import cv2
import os
 
# Function to convert RGB Image to GrayScale
def convertImageToGray(args):
  image = cv2.imread(args["image"])
  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  filename = f"{os.getpid()}.png"
  cv2.imwrite(filename, gray)
  print('The image is converted to Grayscale successfully')
 
 
# Fetch the arguments from the command line
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
   help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())
 
# Call the convertImageToGray() Function
filename = convertImageToGray(args)

Вот и все. Перейдите к терминалу и введите следующую команду, указав путь к изображению.

1
python3 app.py --image="data.jpg"

Вы можете проверить папку текущего проекта и найти имя изображения, например 4999.png, или любое четырехзначное изображение Number.png. Мое изображение находится в правой части следующего вывода.

Пример преобразования изображения RGB в оттенки серого в Python

Способ 2: использование метода image.convert()

Метод img.convert() используется для преобразования изображения RGB в представление в оттенках серого.

Пример

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
import cv2
 
img_rgb = cv2.imread('kdl.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
cv2.imshow('Original image', img_rgb)
cv2.imshow('Gray image', img_gray)
 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Выход

Использование метода image.convert()

Способ 3: с помощью библиотеки NumPy

Этот метод использует библиотеки NumPy и Matplotlib для чтения изображения RGB, преобразования его в представление в оттенках серого, построения графика и отображения на графике.

Пример

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
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, 0.144])
 
 
img_rgb = mpimg.imread('kdl.png')
img_gray = rgb2gray(img_rgb)
 
plt.imshow(img_gray, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.savefig('erock_gray.jpg')
plt.show()
 

Выход

Использование библиотеки NumPy

Способ 4: используйте Matplotlib и Sci-Kit

Этот метод импортирует библиотеки Matplotlib и Scikit-Learn для преобразования изображения RGB в представление в оттенках серого. Этот код отображает изображения RGB и оттенки серого рядом на графике.

Пример

Чтобы использовать этот метод, вам необходимо установить пакет scikit-image.

1
pip install scikit-image

Пример использования Matplotlib и Sci-Kit

Теперь напишите код, который преобразует изображение из RGB в оттенки серого.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from skimage.color import rgb2gray
 
rgb_img = io.imread('kdl.png')
 
# Keep only the first 3 channels(RGB) and exclude the 4th(alpha) channel
rgb_img = rgb_img[:, :, :3]
 
gray_img = rgb2gray(rgb_img)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
 
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(rgb_img)
ax[0].set_title("Original image")
ax[1].imshow(gray_img, cmap=plt.cm.gray)
ax[1].set_title("Grayscale image")
fig.tight_layout()
plt.show()

Выход

Преобразование изображения с Matplotlib и Sci-Kit

Оцените статью
К. Поляков

Автор статей и разработчик, делюсь знаниями.

Программирование на Python
Вам также будет полезно изучить
Как конвертировать изображение из JPG в PNG в Python
Метод Matplotlib.pyplot.savefig в Python
Метод Matplotlib.pyplot.subplots()
МеMatplotlib.pyplot.imshow() — отображение 2D-изображений или массив на графике