python灰度图

① 请问，如何用python+Pygame实现图像灰度。

能不能把PIL（Python Image Library)也弄进来，那就简单了。
PIL中可以把图像模式convert，例如转成“L”模式，8位，就变成灰色了。

② python opencv身份证灰度图二值化应该怎么处理

身份证号所在的位置在身份证上是固定的，只要你原始图像的大体样式变化不大，你只需要设置一个大概的坐标然后取矩形区域即可，处理的话不用单独切割出来，直接将该区域设置为 ROI 然后处理就行了。

③ 小觅双目 一共两幅灰度图,输出为什么三个通道，用python读取显示是这样的

也有3通道的灰度图，3通道灰度图只有一个通道有值，其他两个通道的值都是零

④ python matlab画灰度图统计图

个人意见，一个图里面，一个横坐标你是想怎样对应多个纵坐标值喃，你还需要一个标准在图里表示某列里某个像素值的发布情况，就有3个变量，xyz轴3D图应该更清晰，或者每列里面的每个像素值在xy轴里有一个区间，类似表格，该区间的颜色表示发布多少情况。

⑤ Opencv用Python实现灰度图

请题主把两张图上传上来。具体方法：是上传到网络网盘然后链接贴过来

⑥ python下使用openCV3，如何在一幅灰度图中，为所有灰度为某特定值的点赋另一灰度值

你好，我觉得用np.where是可以实现的，下面是相关的实现代码：

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打开TIFF格式图片无法转换为灰度图是为什么一直报错，有代码注释，和错误截图

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旋转图像、灰度图像

‘’‘
2013-7-4
by JavenLee
希望能带给你启发
'''
import Image
img = Image.open(‘origin.png’) # 得到一个图像的实例对象 img
rot_img = img.rotate(270) #顺时针旋转90度
rot_img.save("rot_img.jpg")
x_img=img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #垂直翻转
y_img=img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #水平翻转

new_imag=img.convert('L')
'''
模式
img.convert() 参数说明如下：
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，使用调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，颜色隔离
YCbCr 3×8位像素，彩色视频格式
I 32位整型像素
F 32位浮点型像素

'''

⑨ python的pillow库怎么处理灰度图像

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

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

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：
im.show()

2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为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() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，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")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

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

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

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

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

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

对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，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( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

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）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

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

8）图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，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模块还包括一些扩展性强的滤波器：
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

⑩ python io. imread如何设置参数，使读取的图片为灰度图

方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图：

img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("类型：%s"%type(img))
print(img)
运行结果如下图所示：

方法二：使用OpenCV，先读取图片，然后在转换为灰度图：

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)结果如下：")
print('大小:{}'.format(gray_img.shape))
print("类型：%s" % type(gray_img))
print(gray_img)
运行结果如下：

方法三：使用PIL库中的Image模块：

img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片，灰度化，转换为数组，L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型
print("Image方法的结果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("类型：%s" % type(img))
print(img)