Question

我想将此RGB编码为灰度转换器，而无需任何内置的Open-CV功能。这就是我的代码的样子

import cv2 , numpy
def GrayConvertor(img):


    rows , cols , layers = img.shape

    matrix = numpy.zeros((rows , cols))

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            val = 0.114 * (img[i][j][0]) + 0.587 * (img[i][j][1]) + 0.299 * (img[i][j][2])
            fraction = val - int(val)
            if fraction >= 0.5:
                matrix[i][j] = (int(val) + 1) 

            else: 
                matrix[i][j] = int(val) 
    cv2.imshow("gray" , matrix)
    cv2.waitKey(0)

然而它显示一个空白图像，任何想法？

Answer 1

使用matrix创建np.zeros数组时，默认情况下会为其分配dtype=float。因此，即使您将值转换为int并将其转换为matrix，也会将其存储为float。如果您阅读the docs for cv.imshow，您会发现以下内容：

如果图像是32位浮点，则像素值为   乘以255.也就是说，值范围[0,1]被映射到   [0255]。

因此，图像中的所有内容都会乘以255，从而弄乱您的最终结果。

你可以做两件事：

有一个浮点matrix，跳过所有舍入，并将值除以255。
使用matrix明确创建dtype='uint8'并保持一切不变。

还有一个事实是你使用numpy的能力非常差。我上面给出的两个选项，你可以编码没有循环或矩阵赋值，作为

rgb2k = np.array([0.114, 0.587, 0.299])
matrix_int = np.round(np.sum(img * rgb2k, axis=-1)).astype('uint8')
matrix_float = np.sum(img * rgb2k, axis=-1) / 255

Answer 2

尝试：

import cv2 , numpy
def GrayConvertor(img):


    rows , cols , layers = img.shape

    matrix = numpy.zeros((rows , cols))

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            val = 0.114 * (img[i][j][0]) + 0.587 * (img[i][j][1]) + 0.299 * (img[i][j][2])
                matrix[i][j] = round(val) 
    cv2.imshow("gray" , matrix)
    cv2.waitKey(0)

Opencv - Python RGB到灰色转换

2 个答案: