将 RGB numpy 矩阵转换为灰度矩阵 [关闭]答案

【问题标题】：converting RGB numpy matrix to greyscale martix [closed]将 RGB numpy 矩阵转换为灰度矩阵 [关闭]
【发布时间】：2019-03-17 18:56:29
【问题描述】：

我想在不直接打开图像文件的情况下将rgb矩阵转换为灰度矩阵，因为python中的过程非常慢？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一般来说，如果你想处理图像，你总是必须将图像加载到 python 程序中。如果你不想使用图像处理库，你可以用 numpy 做所有事情（例如 OpenCV 无论如何都可以使用 numpy 数组，所以我会使用 OpenCV）

如果你想使用纯矩阵（numpy），你可以用它来保存和加载

matrix = np.load('image.npy')
np.save('grayscale.npy',grayscale)

用于处理：

假设你有这个 RGB 形状的 numpy 矩阵：

>>> matrix.shape
(1000, 1000, 3)

为了在不进行任何“图像处理”的情况下将其转换为灰度，您可以简单地在 3rd 上进行 MEAN。维度（颜色维度）

grayscale = matrix.mean(axis=-1) # you can use axis=2 or as Nils Werner pointed out: axis=-1 which is more general

>>> grayscale.shape
(1000,1000)

结果：

之前：

平均值之后

【讨论】：

我通常更喜欢使用axis=-1，因为它更通用一点，也就是说，如果您将形状数组 (100, 100, 100, 3) 传递给它，我们可以一次转换数百张图像。