解释gray = np.dot(img[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])
时间: 2024-05-31 17:11:31 浏览: 3
这段代码是将彩色图像转换为灰度图像。其中,img是一个三维的数组,其第一维表示图像的高度,第二维表示图像的宽度,第三维表示图像的通道数(红色、绿色、蓝色)。[0.2989, 0.5870, 0.1140] 是一个权重向量,表示将红色、绿色、蓝色三个通道的像素值按照 0.2989、0.5870、0.1140 的比例相加得到灰度值。np.dot() 函数表示进行矩阵乘法,其中的省略号 ... 表示取所有的行和列,即对整个图像进行处理。最终得到的 gray 数组是一个二维的灰度图像,其每个元素表示对应像素的灰度值。
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手动实现cv2.cvtColor函数
cv2.cvtColor函数是用于颜色空间转换的函数,可以将一张图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。下面是手动实现cv2.cvtColor函数的代码:
```python
import numpy as np
def convertColor(img, code):
# 初始化输出图像
output = np.zeros_like(img)
# RGB转灰度
if code == cv2.COLOR_RGB2GRAY:
output = np.dot(img[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])
# 灰度转RGB
elif code == cv2.COLOR_GRAY2RGB:
output = np.stack((img,)*3, axis=-1)
# RGB转BGR
elif code == cv2.COLOR_RGB2BGR:
output[..., 0] = img[..., 2]
output[..., 1] = img[..., 1]
output[..., 2] = img[..., 0]
# BGR转RGB
elif code == cv2.COLOR_BGR2RGB:
output[..., 0] = img[..., 2]
output[..., 1] = img[..., 1]
output[..., 2] = img[..., 0]
# 其他转换方式
else:
print("Unsupported conversion code")
return output
```
在上述代码中,我们使用numpy进行数学运算,实现了从RGB到灰度、灰度到RGB、RGB到BGR、BGR到RGB的转换。需要注意的是,这里只是简单的实现了一些常用的转换方式,如果需要更多的转换方式,可以参考OpenCV官方文档,自行编写相应的代码。
plt.imsave保存为灰度图
可以使用以下代码将图像保存为灰度图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取彩色图像
img = plt.imread('image.jpg')
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_img = np.dot(img[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])
# 保存灰度图像
plt.imsave('gray_image.jpg', gray_img, cmap='gray')
```
其中,`plt.imread`函数用于读取彩色图像,`np.dot`函数用于将彩色图像转换为灰度图像,`plt.imsave`函数用于保存灰度图像。