使用 Numpy 将 rgb 像素数组转换为灰度 [重复]答案

【问题标题】：Use Numpy to convert rgb pixel array into grayscale [duplicate]使用 Numpy 将 rgb 像素数组转换为灰度 [重复]
【发布时间】：2017-06-17 17:18:09
【问题描述】：

使用 Numpy 将大小为 (x, y, 3) 的 rgb 像素值数组转换为大小为 (x, y, 1) 的灰度像素值数组的最佳方法是什么？

我有一个函数 rgbToGrey(rgbArray) 可以获取 [r,g,b] 数组并返回灰度值。我想将它与 Numpy 一起使用，将我的数组的第 3 维从 3 号缩小到 1 号。

我该怎么做？

注意：如果我有原始图像并且可以先使用 Pillow 对其进行灰度化，这将非常容易，但我没有它。

更新：

我要找的函数是np.dot()。

从这个问题的答案：

假设我们通过公式将rgb转换为灰度：

.3r * .6g * .1b = 灰色，

我们可以通过np.dot(rgb[...,:3], [.3, .6, .1]) 得到我正在寻找的东西，一个只有灰色值的二维数组。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

查看another thread中的答案。

基本上：

gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b
np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

【讨论】：

谢谢，这是我需要的 np.dot() 方法！
您能告诉我如何将 rgb 数组转换为黑白图像吗？还是我应该问新问题？
@ganeshdeshmukh 您可以使用 PIL Image 的 fromarray 函数。使用这里提到的方法将rgb数组转换为灰度，然后im = Image.fromarray(grey_array)。如果传入 rgb 数组，则可以得到彩色图像 Image.fromarray(rgb_array, mode='RGB')
或者：rgb[..., :3] @ [0.299, 0.587, 0.114] 见numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html