python灰度圖

① 請問，如何用python+Pygame實現圖像灰度。

能不能把PIL（Python Image Library)也弄進來，那就簡單了。
PIL中可以把圖像模式convert，例如轉成「L」模式，8位，就變成灰色了。

② python opencv身份證灰度圖二值化應該怎麼處理

身份證號所在的位置在身份證上是固定的，只要你原始圖像的大體樣式變化不大，你只需要設置一個大概的坐標然後取矩形區域即可，處理的話不用單獨切割出來，直接將該區域設置為 ROI 然後處理就行了。

③ 小覓雙目 一共兩幅灰度圖,輸出為什麼三個通道，用python讀取顯示是這樣的

也有3通道的灰度圖，3通道灰度圖只有一個通道有值，其他兩個通道的值都是零

④ python matlab畫灰度圖統計圖

個人意見，一個圖裡面，一個橫坐標你是想怎樣對應多個縱坐標值喃，你還需要一個標准在圖里表示某列里某個像素值的發布情況，就有3個變數，xyz軸3D圖應該更清晰，或者每列裡面的每個像素值在xy軸里有一個區間，類似表格，該區間的顏色表示發布多少情況。

⑤ Opencv用Python實現灰度圖

請題主把兩張圖上傳上來。具體方法：是上傳到網路網盤然後鏈接貼過來

⑥ python下使用openCV3，如何在一幅灰度圖中，為所有灰度為某特定值的點賦另一灰度值

你好，我覺得用np.where是可以實現的，下面是相關的實現代碼：

importcv2
importnumpyasnp
image=np.zeros((400,400,3),dtype="uint8")
raw=image.()
image[np.where((image==[0,0,0]).all(axis=2))]=[255,255,255]
cv2.imshow('Test0',image)
lower_black=np.array([0,0,0],dtype="uint16")
upper_black=np.array([70,70,70],dtype="uint16")
black_mask=cv2.inRange(image,lower_black,upper_black)
image[np.where((image==[0,0,0]).all(axis=2))]=[155,255,155]
black_mask[np.where(black_mask==[0])]=[155]
cv2.imshow('Test',image)
cv2.imshow('Test2',raw)
cv2.imshow('Test3',black_mask)

⑦ python 用PIL打開TIFF格式圖片無法轉換為灰度圖是為什麼一直報錯，有代碼注釋，和錯誤截圖

It's either a bug or unimplemented in PIL/Pillow. Here is a workaround:
import Image
image = Image.open("Fredy1_002.tif")
image.mode = 'I'
image.point(lambda i:i*(1./256)).convert('L').save('my.jpeg')

⑧ 如何用Python+Pygame旋轉圖像、灰度圖像

『』『
2013-7-4
by JavenLee
希望能帶給你啟發
'''
import Image
img = Image.open(『origin.png』) # 得到一個圖像的實例對象 img
rot_img = img.rotate(270) #順時針旋轉90度
rot_img.save("rot_img.jpg")
x_img=img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #垂直翻轉
y_img=img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #水平翻轉

new_imag=img.convert('L')
'''
模式
img.convert() 參數說明如下：
1 1位像素，黑和白，存成8位的像素
L 8位像素，黑白
P 8位像素，使用調色板映射到任何其他模式
RGB 3×8位像素，真彩
RGBA 4×8位像素，真彩+透明通道
CMYK 4×8位像素，顏色隔離
YCbCr 3×8位像素，彩色視頻格式
I 32位整型像素
F 32位浮點型像素

'''

⑨ python的pillow庫怎麼處理灰度圖像

Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、圖像顯示、格式轉換以及基本的圖像處理操作等。
1）使用 Image 類
PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法創建這個類的實例；你可以從文件載入圖像，或者處理其他圖像, 或者從 scratch 創建。
要從文件載入圖像，可以使用open( )函數，在Image模塊中：
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

載入成功後，將返回一個Image對象，可以通過使用示例屬性查看文件內容：

>>> print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG', (600, 351), 'RGB')
>>>

format 這個屬性標識了圖像來源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了圖像bands的數量和名稱，以及像素類型和深度。常見的modes 有 「L」 (luminance) 表示灰度圖像, 「RGB」 表示真彩色圖像, and 「CMYK」 表示出版圖像。
如果文件打開錯誤，返回 IOError 錯誤。
只要你有了 Image 類的實例，你就可以通過類的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：
im.show()

2）讀寫圖像
PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數從磁碟讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開它，這個庫能夠根據文件內容自動確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類的 save() 方法。保存文件的時候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以文件名的擴展名作為格式保存。
載入文件，並轉化為png格式：

"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二個參數可以指定文件格式。
3）創建縮略圖
縮略圖是網路開發或圖像軟體預覽常用的一種基本技術，使用Python的Pillow圖像庫可以很方便的建立縮略圖，如下：
# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代碼對photoshop下的jpg圖像文件全部創建縮略圖，並保存，glob模塊是一種智能化的文件名匹配技術，在批圖像處理中經常會用到。
注意：Pillow庫不會直接解碼或者載入圖像柵格數據。當你打開一個文件，只會讀取文件頭信息用來確定格式，顏色模式，大小等等，文件的剩餘部分不會主動處理。這意味著打開一個圖像文件的操作十分快速，跟圖片大小和壓縮方式無關。
4）圖像的剪切、粘貼與合並操作
Image 類包含的方法允許你操作圖像部分選區，PIL.Image.Image.crop 方法獲取圖像的一個子矩形選區，如：

# crop, paste and merge
im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)

矩形選區有一個4元元組定義，分別表示左、上、右、下的坐標。這個庫以左上角為坐標原點，單位是px，所以上訴代碼復制了一個 200×200 pixels 的矩形選區。這個選區現在可以被處理並且粘貼到原圖。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

當你粘貼矩形選區的時候必須保證尺寸一致。此外，矩形選區不能在圖像外。然而你不必保證矩形選區和原圖的顏色模式一致，因為矩形選區會被自動轉換顏色。
5）分離和合並顏色通道
對於多通道圖像，有時候在處理時希望能夠分別對每個通道處理，處理完成後重新合成多通道，在Pillow中，很簡單，如下：

r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

對於split（ ）函數，如果是單通道的，則返回其本身，否則，返回各個通道。
6）幾何變換
對圖像進行幾何變換是一種基本處理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函數的參數是一個新圖像大小的元祖，而rotate( )則需要輸入順時針的旋轉角度。在Pillow中，對於一些常見的旋轉作了專門的定義：

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）顏色空間變換
在處理圖像時，根據需要進行顏色空間的轉換，如將彩色轉換為灰度：

cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

8）圖像濾波
圖像濾波在ImageFilter 模塊中，在該模塊中，預先定義了很多增強濾波器，可以通過filter( )函數使用，預定義濾波器包括：
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值濾波，CONTOUR找輪廓，FIND_EDGES邊緣檢測，使用該模塊時，需先導入，使用方法如下：

from PIL import ImageFilter

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()

除此以外，ImageFilter模塊還包括一些擴展性強的濾波器：
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

⑩ python io. imread如何設置參數，使讀取的圖片為灰度圖

方法一：在使用OpenCV讀取圖片的同時將圖片轉換為灰度圖：

img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)結果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("類型：%s"%type(img))
print(img)
運行結果如下圖所示：

方法二：使用OpenCV，先讀取圖片，然後在轉換為灰度圖：

img = cv2.imread(imgfile)
#print(img.shape)
#print(img)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)結果如下：")
print('大小:{}'.format(gray_img.shape))
print("類型：%s" % type(gray_img))
print(gray_img)
運行結果如下：

方法三：使用PIL庫中的Image模塊：

img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #讀取圖片，灰度化，轉換為數組，L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'為float類型
print("Image方法的結果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("類型：%s" % type(img))
print(img)