Question

所以我制作了这个脚本，用来拍摄图像并将其转换为自身的灰度。

我知道很多模块都可以像.convert（'grey'）一样自动执行此操作，但是我想自己手动执行此操作，以了解有关python编程的更多信息。

工作正常，但速度很慢，对于一张200pX200p的图像来说，它需要10秒钟，因此，我可以对其进行哪些修改以使其变得更快？

像这样工作，它需要一个像素，计算R，G和B值的平均范围，将三个值设置为平均范围值，将每个值加40以得到更大的亮度并写入像素。这是代码：

import imageio
import os
from PIL import Image, ImageDraw
from random import randrange


img = '/storage/emulated/0/DCIM/Camera/IMG_20190714_105429.jpg'
f = open('network.csv', 'a+')
pic = imageio.imread(img)
picture = Image.open(img)
draw = ImageDraw.Draw(picture)
f.write('\n')

def por():
    cien = pic.shape[0] * pic.shape[1]
    prog = pic.shape[1] * (h - 1) + w
    porc = prog * 100 / cien
    porc = round(porc)
    porc = str(porc)
    print(porc + '%')
rh = int(pic.shape[0])
wh = int(pic.shape[1])
for h in range(rh):
    for w in range(wh):
        prom = int(pic[h , w][0]) + int(pic[h, w][1]) + int(pic[h, w][2])
        prom = prom / 3
        prom = round(prom)
        prom = int(prom)
        prom = prom + 40
        por()
        draw.point( (w,h), (prom,prom,prom))
picture.save('/storage/emulated/0/DCIM/Camera/Modificada.jpg')

Answer 1

PIL为您做到这一点。

from PIL import Image
img = Image.open('image.png').convert('grey')
img.save('modified.png')

Answer 2

用于将 RGB 转换为灰度的方法称为平均。

from PIL import Image

image = Image.open(r"image_path").convert("RGB")

mapping = list(map(lambda x: int(x[0]*.33 + x[1]*.33 + x[2]*.33), list(image.getdata())))

Greyscale_img = Image.new("L", (image.size[0], image.size[1]), 255)

Greyscale_img.putdata(mapping)

Greyscale_img.show()

不建议将上述方法（ Averaging ）用于将彩色图像转换为灰度图像。假设人类平等地对待所有颜色通道（假设这不是事实）。

您应该使用 ITU-R 601-2亮度变换之类的方法（ PIL 使用的方法将 RGB 转换为 L ）进行转换。由于它使用了保持感知亮度的转换为灰度。

为此，只需替换行

mapping = list(map(lambda x: int(x[0]*.33 + x[1]*.33 + x[2]*.33), list(image.getdata())))

使用

mapping = list(map(lambda x: int(x[0]*(299/1000) + x[1]*(587/1000) + x[2]*(114/1000)), list(image.getdata())))

P.S。：-我没有在每个像素值上加上40，因为在将图像转换为灰度时并没有任何意义。

Answer 3

Python是一种解释型语言，并且对于像素循环来说还不够快。 cython是一个姊妹项目，可以将Python编译成可执行文件，并且对于像这样的代码，可以比普通Python更快。

您还可以尝试使用numpy或pyvips之类的Python数学库。这些为Python添加了数组操作：您可以编写a += 12 * b之类的行，其中a和b是完整图像，它们将同时作用于每个像素。您可以控制自己指定操作的每个细节以及C之类的速度。

例如，您可以在pyvips中输入：

import sys
import pyvips

x = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1], access="sequential")
x = 299 / 1000 * x[0] + 587 / 1000 * x[1] + 114 / 1000 * x[2]
x.write_to_file(sys.argv[2])

从Vasu Deo.S的出色答案中复制方程式，然后运行类似以下内容的

./grey2.py ~/pics/k2.jpg x.png

要读取JPG图像k2.jpg并编写名为x.png的灰度PNG。

假设源图像是sRGB，您可以在前后用一个近似值在线性空间中近似转换：

x = x ** 2.2
x = 299 / 1000 * x[0] + 587 / 1000 * x[1] + 114 / 1000 * x[2]
x = x ** (1 / 2.2)

这并不是完全正确，因为它缺少sRGB幂函数的线性部分。

您还可以简单地使用pyvips的内置灰度操作x = x.colourspace('b-w')。

图像的Python灰度转换

3 个答案: