python 그림 그 레이스 케 일 처리 방법
matplotlib.pyplot 의 imread 를 사용 할 수 밖 에 없 었 습 니 다.그러나 그 가 직접 True 를 통 해 그 레이스 케 일 을 추출 할 수 없다 는 것 을 알 았 을 때 나 는 무 너 졌 습 니 다.
인터넷 에서 찾 아 보 니 그 레이스 케 일 처리 의 몇 가지 방법 을 알 게 되 었 다.
먼저 컬러 사진 은 일반적으로 RGB 로 구성 되 는데 사실은 3 개의 2 차원 배열 이 중첩 되 어 만들어 진 것 이다.우리 도 약간의 컬러 사진 을 볼 수 있 을 것 이다.R=G=B 일 때 컬러 사진 은 그 레이스 케 일 색상 으로 변 하 는데,바로 우리 가 흔히 말 하 는'흑백 사진'이다.그래서 그 레이스 케 일 색상 의 그림 은 2 차원 배열 이다.
그 레이스 케 일 처 리 는 모두 세 가지 방법 이 있 는데 그것 이 바로 최대 치 법,평균치 법,가중 평균 법 이다.
글자 의 뜻 에서 우 리 는 앞의 두 가지 뜻 을 알 수 있다.그러나 세 번 째 가중 평균 에서 의 가중치 는 어디에서 나 왔 을 까?
그것 은 R:0.299,G:0.587,B:0.114 의 고정 값 이다.사람의 눈 은 녹색 에 대한 민감 도가 높 고 빨간색 이 그 다음 이 고 파란색 이 가장 낮 기 때문에 사용 할 수 없 는 가중치 로 더욱 합 리 적 인 그 레이스 케 일 이미 지 를 얻 을 수 있 기 때문에 여러 차례 의 실험 을 통 해 이 수 치 를 유도 할 수 있다.
우선
original = plt.imread('C:\\Users\\11140\\Pictures\\Saved Pictures\\abc.jpg')
print(original.shape)
# (640, 640, 3)
plt.imshow(original)
plt.show()
최대 치 법:
original = original.max(axis=2)
print(original.shape)
# (640, 640)
plt.imshow(original,cmap='gray')
plt.show()
평균 값 법:
original = original.mean(axis=2)
print(original.shape)
# (640, 640)
plt.imshow(original,cmap='gray')
plt.show()
가중 평균 법
original = np.dot(original,[0.299,0.587,0.114])
print(original.shape)
# (640, 640)
plt.imshow(original,cmap='gray')
plt.show()
이렇게 보면 첫 장과 두 번 째 장 은 큰 차이 가 있다.세 번 째 가 두 번 째 보다 세 번 째 가 더 편 해 보 이 는 것 같 아 요.
python 그림 그 레이스 케 일 처리 방법 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 python 그림 그 레이스 케 일 내용 은 예전 의 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 많은 응원 부 탁 드 리 겠 습 니 다!
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