Opencv灰度化

什么叫Opencv灰度化?灰度是一种图像亮度的表示方法,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。
在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。

灰度化的方法

分量法

将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。

f1(i,j)=R(i,j)f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j)

其中fk(i,j)(k=1,2,3)为转换后的灰度图像在(i,j)处的灰度值。

彩色图像:

Opencv灰度化

彩色图的三分量灰度图:

Opencv灰度化

(a)R分量灰度图 (b)G分量灰度图 (c)B分量灰度图

最大值法

将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。

f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))

平均值法

将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。

加权平均法

根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。

f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

通过下式计算:

Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B

Python 实现:

import cv2
import numpy as np

# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float)
b = img[:, :, 0].copy()
g = img[:, :, 1].copy()
r = img[:, :, 2].copy()

# Gray scale
out = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b
out = out.astype(np.uint8)

# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

C++ 实现:

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>

int main(int argc, const char* argv[]){
  cv::Mat img = cv::imread("imori.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

  int width = img.rows;
  int height = img.cols;

  cv::Mat out = cv::Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);

  for (int j=0; j<height; j++){
    for (int i=0; i<width; i++){
      out.at<uchar>(j, i) = (int)((float)img.at<cv::Vec3b>(j,i)[0] * 0.0722 + \
                  (float)img.at<cv::Vec3b>(j,i)[1] * 0.7152 + \
                  (float)img.at<cv::Vec3b>(j,i)[2] * 0.2126);
    }
  }

  //cv::imwrite("out.jpg", out);
  cv::imshow("answer", out);
  cv::waitKey(0);
  cv::destroyAllWindows();

  return 0;

}

输入:

Opencv灰度化

输出:

Opencv灰度化

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