Question

让我先说一下，我知道有些功能会为我做这件事，但我想手动完成，所以我可以理解这里到底发生了什么。

所以我的目标是读取RGB图像并将其转换为灰度图像。到目前为止，我所有的图像处理工作都是基于灰度的，所以我有点迷失。

我试图通过

首先阅读图像

fid = fopen('color.raw');
myimage = imread(fid, [512 384], 'uint8');
fclose(fid);

但myimage最终为空0 x 0矩阵。我想我需要为每个像素分配一个“R”“G”和“B”值，从而为每个像素赋予三种颜色三个值，但我不确定这是否正确，甚至如何尝试。< / p>

我的问题如下：如何读取RGB图像然后变成灰度图像。

编辑：所以我理解在获得R G和B值后如何将RGB转换为灰度，但我似乎无法在图像中读取Matlab，任何人都可以提供任何帮助吗？使用imread似乎最有意义，但

[pathname] = ...
     uigetfile({'*.raw';'*.mdl';'*.mat';'*.*'},'File Selector');
fid = fopen(pathname);
myimage = imread(fid);
fclose(fid);

不工作，我为fopen收到无效文件名错误，我真的不明白为什么。

Answer 1

从概念上讲，您只需对红色，绿色和蓝色组件求平均值，然后将该平均值作为红色，绿色和蓝色组件的输出。您可以使用简单的算术平均值

来完成此操作

或者对于踢腿，你可以使用几何平均值来获得略微不同的对比度。

Answer 2

imread - 从图形文件中读取图像（在文档中） http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/imread.html

发光度方法是平均值的更复杂版本方法。它还对值进行平均，但它形成加权平均值考虑到人类的感知。我们对绿色比对绿色更敏感其他颜色，所以绿色加权最重。的公式发光度为0.21 R + 0.71 G + 0.07 B。

Answer 3

其他用户表示平均所有3个值的问题在于，这根本不是我们眼睛的工作方式。

平均图像时，会得到下面的结果（在内置的peppers.png图像上）

enter image description here

当您找到平均值时，您实际上正在做grayImg = .33 * R + .33 * G + .33 * B，现在将其与MATLAB计算灰度值的方式进行比较（考虑人类如何查看图像）

0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B

看到价值观的鲜明对比？

要获得更好看的数据，请更接近MATLAB使用的系数：）

MATLAB渲染它的方式如下：

enter image description here