摘要：本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。
本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。基础性知识希望对您有所帮助。
- 1.图像灰度化原理
- 2.基于OpenCV的图像灰度化处理
- *3.基于像素操作的图像灰度化处理
一.图像灰度化原理
像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红绿蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。
假设某点的颜色由RGB(R,G,B)组成，常见灰度处理算法如表7.1所示：
表7.1中Gray表示灰度处理之后的颜色，然后将原始RGB(R,G,B)颜色均匀地替换成新颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，从而将彩色图片转化为灰度图像。
一种常见的方法是将RGB三个分量求和再取平均值，但更为准确的方法是设置不同的权重，将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低，敏感最高的是绿色，因此将RGB按照0.299、0.587、0.144比例加权平均能得到较合理的灰度图像，如公式7.1所示。
二.基于OpenCV的图像灰度化处理
在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色，OpenCV提供了cvtColor()函数实现这些功能。其函数原型如下所示：
dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])
- src表示输入图像，需要进行颜色空间变换的原图像
- dst表示输出图像，其大小和深度与src一致
- code表示转换的代码或标识
- dstCn表示目标图像通道数，其值为0时，则有src和code决定
该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，其中，RGB是指Red、Green和Blue，一副图像由这三个通道（channel）构成；Gray表示只有灰度值一个通道；HSV包含Hue（色调）、Saturation（饱和度）和Value（亮度）三个通道。在OpenCV中，常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。
下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。
输出结果如下图所示，左边是彩色的苗族服饰原图，右边是将彩色图像进行灰度化处理之后的灰度图。其中，灰度图将一个像素点的三个颜色变量设置为相当，R=G=B，此时该值称为灰度值。
同样，可以调用 grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如下图所示。
下面Image_Processing_07_02.py代码对比了九种常见的颜色空间，包括BGR、RGB、GRAY、HSV、YCrCb、HLS、XYZ、LAB和YUV，并循环显示处理后的图像。
其运行结果如图所示：
三.基于像素操作的图像灰度化处理
前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理，接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法，主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。
该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值，公式如下：
其方法灰度化处理后的灰度图亮度很高，实现代码如下。
其输出结果如下图所示，其处理效果的灰度偏亮。
该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量灰度值的求和平均值，其计算公式如下所示：
平均灰度处理方法实现代码如下所示：
其输出结果如下图所示：
该方法根据色彩重要性，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。
加权平均灰度处理方法实现代码如下所示：
其输出结果如下图所示：
参考文献：
该系列在github所有源代码：
Original: https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/16601197.html
Author: 华为云开发者联盟
Title: Python图像处理丨基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理
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