1 灰度化

灰度化：将多通道的彩色图像转换为单通道的灰度图像的过程。

灰度范围为0-255。0为纯黑，255为纯白。

2 灰度化的意义？

在不关心颜色的处理场景中，图像灰度化有什么意义呢？

（1）与彩色图像相比，灰度图占内存小，运算速度快。

（2）灰度化后，可在视觉上增加对比，突出目标区域。

3 灰度化方法

常见的灰度化方法有3种，如下：

（1）最大值法

取R、G、B三个分量中数值最大的值。公式：

（2）平均值法

取R、G、B三个分量数值的平均值。公式：

（3）加权平均值法

按照一定的权值对R、G、B三个分量加权求均值。公式：

说明: 鉴于人眼对绿色敏感，因此G对应的系数较大。

4 代码

灰度化的操作可以调用图像处理库的API来完成。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def run(img_path):img = plt.imread(img_path)print("原图: ", img.shape)max_img = img.max(axis=2)mean_img = img.mean(axis=2)weighted_mean_img = np.dot(img, [0.299, 0.587, 0.114])titles = ["img", "max_img", u'mean_img', u'weighted_mean_img']images = [img, max_img, mean_img, weighted_mean_img]for i in range(4):plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
if __name__ == '__main__':run("test.jpg")pass