来自 cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 的算法答案

【问题标题】：algorithm from cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)来自 cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 的算法
【发布时间】：2020-01-21 13:23:47
【问题描述】：

我想制作一个程序，将RGB图像大量转换为灰度，我使用这个代码

files = [f for f in listdir(path) if isfile(join(path,f))] 
for image in files:
    try:
        img = cv2.imread(os.path.join(path,image))
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        dstPath = join(dstpath,image)
        cv2.imwrite(dstPath,gray)
    except:
        print ("{} is not converted".format(image))

你们能给我解释一下吗 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)的工作或算法如何

或者更准确地说，程序代码 sn-p 如何将 RGB 图像转换为灰度图像？怎么计算的？

算法是否对图像中的所有像素使用公式R + G + B / 3，以便将其转换为灰度图像？？

【问题讨论】：

它在the opencv docs。该公式比 3 个通道的平均值更复杂。
在文档中，点符号为“.”在“RGB [A] 到灰色：Y ← 0.299⋅R + 0.587⋅G + 0.114⋅B”中，这是否意味着相乘？ “Y”是什么意思？这是灰度符号吗？
对你的两个问题都是：Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B

标签： python opencv rgb opencv3.0 grayscale

【解决方案1】：

该方法稍微复杂一些，但您大体上是正确的。人眼对绿光最敏感，然后是红光，然后是蓝光。灰度值计算为三个通道值的加权平均值。

【讨论】：