将RGB图像转换为灰度图像并在Python中操作像素数据

Question

我有一张RGB图像，想将其转换为灰度图像，以便每个像素可以有一个数字（可能在0到1之间）。这会给我一个矩阵，其尺寸等于图像的像素尺寸。然后我想对此矩阵进行一些操作，并从这个操作过的矩阵生成一张新的灰度图像。我该怎么做？

- lovespeed

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有numpy和scipy。Scipy可以让你加载图像并将其转换为numpy数组。它使用PIL作为后端。使用numpy，您可以将RGB“平坦化”为灰度图像。然后，您可以对该数组进行任何操作。 - Pierre Turpin

使用 --> openCV 或者 SimpleCV - user3570335

这个答案应该足够了：https://dev59.com/EWct5IYBdhLWcg3wSbnY#12201744 - loopbackbee

@goncalopp：转换没问题，但我怎么将它转换为二维数组？ - lovespeed

@lovespeed：使用PIL加载图像（类似于goncalopp的答案）本质上是一个二维数组。您可以使用img[x,y]访问像素。这不足够吗？ - rayryeng

Answer 1

我经常使用NumPy数组处理图像 - 我是这样做的：

import numpy as np
from PIL import Image

x=Image.open('im1.jpg','r')
x=x.convert('L') #makes it greyscale
y=np.asarray(x.getdata(),dtype=np.float64).reshape((x.size[1],x.size[0]))

<manipulate matrix y...>

y=np.asarray(y,dtype=np.uint8) #if values still in range 0-255! 
w=Image.fromarray(y,mode='L')
w.save('out.jpg')

如果您的数组值y在操作后不再在0-255范围内，您可以升级到16位TIFF或简单地重新调整比例。

-Aldo

- Aldo

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你可以使用plt.imshow(y, cmap=plt.get_cmap('gray'))来显示灰度图像。 - KY Lu

如果您计划继续使用tensorflow（2.x+）进行工作，那么您可能会发现tensorflow.keras.preprocessing.image.img_to_array（image）也很有用，因为它可以将PIL图像转换为numpy.ndarray。 - jtromans