python中rgb图像的平均灰度

Question

我有一个 RGB 图像，我将其分成三个通道（每个通道我也有一个图）。如何通过三个通道的平均值获得灰度图像？ 我做了

    np.average(my_image)

我得到了平均值，但如果我这样做了

    imshow(np.average(my_image)

我无法绘制图像并实际看到它（我收到错误：图像数据的尺寸无效）

Answer 1

要在my_image 的最后一个轴上取平均值，请使用

np.average(my_image, axis=-1)

如果my_image 的形状为(H, W, 3)，则np.average(my_image, axis=-1) 将返回一个形状为(H, W) 的数组。

例如，

In [9]: my_image = np.arange(18).reshape((3,2,3))

In [10]: np.average(my_image, axis=-1)
Out[10]: 
array([[  1.,   4.],
       [  7.,  10.],
       [ 13.,  16.]])

没有axis=-1，np.average 对数组中的所有值取平均值。

In [11]: np.average(my_image)
Out[11]: 8.5

imshow 需要一个数组，而不是浮点数。这就是您收到“无效维度”错误的原因。

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使用 matplotlib 将数组显示为灰度图像：

In [24]: arr = np.average(my_image, axis=-1)

In [25]: plt.imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=plt.get_cmap('gray'))
Out[25]: <matplotlib.image.AxesImage at 0xa8f01cc>

In [26]: plt.show()

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使用 PIL 制作灰度图像：

import Image
import numpy as np

my_image = np.linspace(0, 255, 300*200*3).reshape((300,200,3))
arr = np.average(my_image, axis=-1)

img = Image.fromarray(arr.astype('uint8'))
img.save('/tmp/out.png')

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请注意，除了取平均值之外，还有其他方法可以将 RGB 图像转换为灰度图像。例如，亮度由

定义

 0.21 R + 0.72 G + 0.07 B

在实践中tends to produce a better result。