将ar_img1_hwc和ar_img2_hwc转变成灰度图片数组(要求用numpy数组计算完成转变,不允许使用opencv函数转换),用opencv显示其中任一张灰度图片。
时间: 2023-06-05 20:06:59 浏览: 108
hwc.rar_VC++ 小波_hwc_图像镶嵌_小波 遥感_遥感 图像 处理
好的,请稍等,我来帮您计算和显示。
首先,我们需要使用NumPy数组计算将两张RGB图像转换为灰度图像。这可以通过以下公式来完成:
灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
其中,R、G、B分别表示红、绿、蓝三个颜色通道的值。因此,我们可以使用NumPy中的“dot()”方法将每个像素的RGB值与相应的权重相乘,然后将它们相加以得到灰度值。
下面是代码实现:
import numpy as np
# 将RGB值转换为灰度值
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
# 将图像读入数组中
ar_img1_hwc = np.array([[[255,0,0],[0,255,0],[0,0,255]],[[255,255,0],[0,255,255],[255,0,255]]], dtype=np.uint8)
ar_img2_hwc = np.array([[[0,0,0],[255,255,255],[128,128,128]],[[64,64,64],[192,192,192],[32,32,32]]], dtype=np.uint8)
# 将RGB图像转换为灰度图像
ar_img1_gray = rgb2gray(ar_img1_hwc)
ar_img2_gray = rgb2gray(ar_img2_hwc)
# 显示其中一张灰度图像
import cv2
cv2.imshow('Image', ar_img1_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码首先定义了一个名为“rgb2gray()”的函数,用于将RGB像素值转换为灰度值。接着,我们将两张RGB图像分别存储在NumPy数组“ar_img1_hwc”和“ar_img2_hwc”中,并将它们作为参数传递给“rgb2gray()”函数来计算相应的灰度图像数组“ar_img1_gray”和“ar_img2_gray”。
最后,我们使用OpenCV库的“imshow()”方法将其中一张灰度图像显示出来。
请注意,此代码仅用于演示目的,您可以将其用于自己的项目中前,请先测试和确认其功能和安全性。
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