图像灰度变化（OpenCV）

图像灰度变化的原理：

彩色图像中的每个像素的颜色由R、G、B三个分量决定，而每个分量的取值范围为0~255。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其算法有以下两种：

1）求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋给这个像素的三个分量。

2）根据RGB和YUV颜色空间的变化关系，建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应关系：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。

OpenCV有相关的函数cvtColor，用它可以直接完成灰度化操作。设img为源图像矩阵，myimg1为灰度化后的目标图像矩阵。myimg2为复制的图像。

编写代码如下：

import cv2
import numpy as np
fn = r"C:\Users\LIHAO\Pictures\Saved Pictures\wallhaven-1pdkkw.jpg"
if __name__ == "__main__":img = cv2.imread(fn)sp = img.shapeprint(sp)# 获取图像大小# heightsz1 = sp[0]# widthsz2 = sp[1]# 显示图像大小print('width:%d\nheight:%d'%(sz2,sz1))# 创建一个窗口并显示图像cv2.namedWindow('img')cv2.imshow('img', img)# 复制图像矩阵，生成与源图像一样的图像，并显示myimg2 = img.copy()cv2.namedWindow('myimg2')cv2.imshow('myimg2', myimg2)# 复制并转换为灰度图像，并显示myimg1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.namedWindow('myimg1')cv2.imshow('myimg1', myimg1)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

示例图片：

图像大小：

(1080, 1920, 3)
width:1920
height:1080

运行效果图：

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