python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结

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.nhooo.com/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呐喊教程。

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