图像灰度化
图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）
常见灰度处理算法如下表所示：
image.png
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。
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
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img_BGR = cv2.imread('data/test3.jpg')
#BGR转换为RGB
img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#灰度化处理
img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#BGR转HSV
img_HSV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#BGR转YCrCb
img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
#BGR转HLS
img_HLS = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS)
#BGR转XYZ
img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ)
#BGR转LAB
img_LAB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2LAB)
#BGR转YUV
img_YUV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YUV)
#调用matplotlib显示处理结果
titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']
images = [img_BGR, img_RGB, img_GRAY, img_HSV, img_YCrCb, img_HLS, img_XYZ, img_LAB, img_YUV]
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(9):
plt.subplot(3, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
image.png
