这篇文章主要介绍了Python读取图像并显示灰度图的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python读取图像
原图:
import cv2 # 利用opencv读取图像 import numpy as np # 利用matplotlib显示图像 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("./lena.png-600") #读取图像 # 显示图像 plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()效果：
问：为什么画出的图像和原图有色差呢？
答：opencv的颜色通道顺序为[B,G,R]，而matplotlib的颜色通道顺序为[R,G,B]。
解决方案：把R和B的位置调换一下
img = img[:,:,(2,1,0)]
再次显示图像
效果：(自己做了就知道了)
图像灰度化算法
Gray = 0.299R+0.587G+0.114*B
r,g,b = [img[:,:,i] for i in range(3)] img_gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114
再次显示图像
plt.imshow(img_gray) plt.axis('off') plt.show()
问：为什么她绿了？
答：因为我们还是直接使用plt显示图像，它默认使用三通道显示图像。
解决方案：在plt.imshow()添加参数
plt.imshow(img_gray,cmap="gray") plt.axis('off') plt.show()效果：
以上就是Python读取图像并显示灰度图的实现的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
