今天在学习的时候，发现scipy.misc中的imread提取图片的方法被弃用了。太生气了！

只好使用了matplotlib.pyplot中的imread了，可是当我发现他不能直接通过True来提取灰度图片时，我崩溃了

上网查了一下，了解了灰度化处理的几种方法：

首先先解释一下，彩色图片一般是由RGB组成，其实就是3个二维数组叠加而成。我们也就能看到一些彩色图片了。当R=G=B时，彩色图片就会变成一种灰度颜色，就是我们俗称的“黑白照片”。所以灰度颜色的图片其实就是一个二维数组。
灰度化处理总共有三种方法：最大值法、平均值法、加权平均法。
从字面意思我们也能看出，前两种的意思。但第三种中的加权平均中的权值从何而来？
它是一个固定值，分别是R:0.299、G:0.587、B:0.114。因为人眼对绿色的敏感度更高，对红色次之，蓝色最低，因此使用不同的权值可以得到更合理的灰度图像，所以经过多次的实验才推导出该数值。

首先康康原图

original = plt.imread('C:\\Users\\11140\\Pictures\\Saved Pictures\\abc.jpg')
print(original.shape)
# (640, 640, 3)
plt.imshow(original)
plt.show()

• 最大值法：

original = original.max(axis=2)
print(original.shape)
# (640, 640)
plt.imshow(original,cmap='gray')
plt.show()

• 平均值法：

original = original.mean(axis=2)
print(original.shape)
# (640, 640)
plt.imshow(original,cmap='gray')
plt.show()

• 加权平均法

original = np.dot(original,[0.299,0.587,0.114])
print(original.shape)
# (640, 640)
plt.imshow(original,cmap='gray')
plt.show()

这样看起来，第一张和第二张有很大的差别。第三张相比第二张，好像确实第三张看起来更舒服一点