def rgb2gray(rgb): grayimg = np.dot(rgb[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) return grayimg 写一段替代以上程序的代码

这段代码是一个用于将RGB颜色图像转换为灰度图像的小片段，使用了线性加权平均的方法。你可以通过这种方法创建一个新的函数，如下面所示：

def rgb2gray_alternative(img):
    """
    将输入的RGB彩色图像转换为灰度图像，采用常用的加权平均公式。
    
    参数:
        img (np.ndarray): 形状为(H x W x 3)的 RGB 彩色图像，其中最后一个维度表示RGB通道
    
    返回值:
        gray_img (np.ndarray): 形状为(H x W)的灰度图像
    """
    R, G, B = img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2]  # 提取RGB三个通道
    gray_img = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B  # 应用灰度转换公式
    return gray_img.astype(np.uint8)

在这个版本中，我们假设 `img` 是一个三维数组，前两个维度是高度和宽度，第三个维度是RGB通道。我们直接对每个像素的RGB分量应用灰度转换公式，然后返回结果。注意最后可能需要将结果转换回整数类型，这里假设为 `uint8`，实际使用时可以根据需求调整。