使用scikit在python上将图像转换为灰度
使用scikit-learn库中的函数可以将图像转换为灰度。scikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的图像处理功能。
在Python中，可以使用scikit-learn库中的rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。该函数接受一个三维的彩色图像数组作为输入，并返回一个二维的灰度图像数组。
以下是一个示例代码：
from skimage import io, color
# 读取彩色图像
image = io.imread('image.jpg')
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 显示灰度图像
io.imshow(gray_image)
io.show()在上述代码中，首先使用io.imread函数读取彩色图像，然后使用color.rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。最后，使用io.imshow和io.show函数显示灰度图像。
灰度图像是一种只包含灰度值的图像，每个像素的灰度值代表了该像素的亮度。将图像转换为灰度可以简化图像处理的过程，并且在某些场景下更容易提取图像的特征。
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2回答
使彩色地图数字化
、、
请考虑以下图像：
我想把它打印成灰度图像。我可以用scikit-image进行转换
from skimage.io import imread
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.color import rgb2gray
img = imread('image.jpg')
plt.grid(which = 'both')
plt.imshow(rgb2gray(img), cmap=plt.cm.gray)
我得到：
那就是。
我的问题是：是否有一种使用scikit-image或
浏览 0提问于2017-05-08得票数 5
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是否可以使用OpenCV、Pillow和scikit-image等库将python中的图像灰度像素值转换为alpha值？
这是一个使用OpenCV:的测试程序
path = "e:/python/sampleImage.tif"
src = cv2.imread(path, -1)
print("shape: ",src.shape)
print("co_pixel value3: ",src[970,1000])
cv2.imshow("Displaying only blue channels",src)
cv2.waitKe
浏览 1提问于2020-10-25得票数 0
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我必须创建一个线性灰度梯度，黑色阴影在顶部，白色阴影在底部。我得用脱衣舞和矮胖。
我在scikit上找到了颜色线性梯度的代码，它是水平的，而不是垂直的：。
我想解释一下这段代码，并给出一些提示，说明如何将所有内容置于灰度和垂直的位置，而不是颜色和水平。谢谢!
浏览 6提问于2014-10-02得票数 2
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假设图像im的类型为uint 8。我们希望将最小灰度级映射为0，将最大灰度级映射为255。
a)应该对图像应用什么点操作(写表达式Da和Db分别是输入和输出图像的灰度级)
b)应用点操作后，您希望图像的亮度和对比度发生什么变化。
我今天在一些考试中看到了这些问题..但我解决不了这个问题。有人愿意帮忙吗？
浏览 13提问于2017-12-15得票数 0
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我正在从包含灰度.png图像的数据集中读取python中的图像。
img_1.png已经是一个灰度图像。
img=cv2.imread('img_1.png')
print(img.shape)
在读取图像时，img.shape显示了3个通道。
(16, 16, 3)
然而，它是一个灰度图像，所以它应该只有宽度和高度。
(16, 16)
我在MATLAB中也读过同样的灰度图像，它只显示宽度和高度。
但是在python中读取rgb图像并将其转换为灰度并不显示3个通道。为甚麽会这样？
gray_img=cv2.imread('rgb_1.png',cv2.IMREA
浏览 7提问于2022-07-04得票数 -3
我正在寻找建议或最佳实践，以便在Python中将12位(0-4096)灰度图像转换为3通道8位彩色图像，以便将其传递到卷积神经网络中。
使用8位RGB，我基本上有24位颜色，所以我认为没有理由在转换中丢失数据，尽管大多数其他帖子建议简单地将像素值除以16，以便将其压缩成8位，然后以有损的方式在所有三个通道上复制。
我想出了一些想法，包括创建某种类型的梯度函数，将12位的uint转换为渐变上的相应颜色，但我对RGB颜色空间的理解是，使用Numpy或其他类似的库来实现这将是棘手的。
有没有像OpenCV / Scikit这样的通用库提供这种功能？我在文档里找不到任何东西。其他想法包括使用某种中间颜
浏览 0提问于2021-04-21得票数 4
1回答
我在scikit-image库中阅读了的源代码，其中写道：
参数
资料: array_like图像分阶段分割。灰度data可以是二维或三维的。
，我的问题是：，3D灰度图像是什么意思？
浏览 3提问于2020-04-15得票数 0
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我基本上是试图对图像进行预处理，以便更好地识别OCR。我决定使用scikit-image (或者我应该使用其他的东西)？
以下是我所举的例子：
而且，我下载了这个脚本：
为了用我自己的图像测试它，我替换了这一行
img = img_as_ubyte(data.page())
在这方面：
from skimage import io
img = img_as_ubyte(io.imread('test.jpg'))
但是，我发现了一个错误：
File "/Users/janine/Downloads/test.py", line 207, in <mo
浏览 5提问于2021-05-25得票数 0
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我想知道是否有一个简单的python工具包用于基于区域的图像分割。我有一个灰度图像，我的目标是有效地找到一个完整的分割，这样每个区域中的像素值都是相似的(假设“相似”的定义将由一些公差参数确定)。我正在寻找一个实例分割，其中每个像素恰好属于一个区域。 我看过scikit图像分割模块(https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.segmentation.html)，但那里的工具似乎没有我想要的功能。例如，skimage.segmentation.watershed看起来很吸引人，但使用markers=None的效果很差。
浏览 29提问于2021-11-21得票数 0
在OpenCV中，当我将JPG图像(每通道8位)转换为灰度时，要么使用cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)，要么直接将其作为灰度读取：cv.imread(path + 'image.JPG', cv.IMREAD_GRAYSCALE)，灰度图像仅为8位图像。
有办法得到16位灰度图像吗？
我知道我可以平方灰度图像的值，得到16位的方式，但我想要一个真正的16位颜色信息(而不是8位放大)。
浏览 5提问于2020-09-30得票数 1
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最近我不得不在Python中做很多与视觉相关的工作，并且我面临着在不同格式之间切换的许多困难。当我使用Mahotas阅读图片时，我似乎无法将其转到cv2，尽管它们都在使用numpy.ndarray。SimpleCV可以很容易地获取OpenCV图像，但为遗留简历或mahotas获取SimpleCV图像似乎是一项相当艰巨的任务。
一些格式转换语法将会非常受欢迎。例如，如果我使用mahotas打开一个灰度图像，默认情况下，它被视为浮点颜色空间。即使我将类型指定为numpy.uint8，cv2似乎也无法将其识别为数组。我不知道如何解决这个问题。我在彩色图像上也没有太多的运气。我在Ubuntu Onei
浏览 2提问于2012-02-10得票数 5
1回答
我正在尝试对16位灰度图像进行直方图均衡，原始直方图如下所示，它有大约25000个灰度级：
我第一次使用MATLAB，但由于某种原因，输出中的总级别显着减少(只有21个！)。我尝试手动分配一个20,000的bin编号，但输出级别仍然是最小的(67)。
然后我在Python中尝试了Scikit-Image，一切都像预期的一样--输出现在有16,500个级别，直方图几乎是平的。
下面是MATLAB命令：
J = histeq(I,2e4);
以下是Python命令：
img_eq_sk = exposure.equalize_hist(img_16bit)
由于直方图均衡化是如此
浏览 20提问于2019-08-09得票数 1
2回答
序列化scikit-learn分类器最有效的方法是什么？
我目前正在使用Python的标准pickle模块来序列化，但这导致了一个非常大的Pickle。序列化的对象可以是100MB或更大，这似乎很多，并且需要一段时间才能生成和存储。我用Weka做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几个MB。
scikit-learn是否有可能将训练数据或其他无关信息缓存到pickle中？如果是这样的话，我如何加快和减少序列化的scikit-learn分类器的大小？
classifier = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer(ngra
浏览 0提问于2013-07-11得票数 6
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在图层设置中，Gimp具有“亮度”模式：
我用它将高分辨率灰度图像叠加在高分辨率低分辨率彩色图像上，使彩色图像更加清晰。例如，给出了灰度图像和彩色图像。
，
将灰度图像应用于模糊彩色图像上作为亮度“掩码”的结果将创建一个锐利的彩色图像：
亮度过滤器是如何工作的，我将如何在Python中实现这一点(例如使用枕头)？
浏览 2提问于2021-02-19得票数 2
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我想使用scikit-image模块对图像进行骨架分析。该图像是由OpenCV库进行预处理的。给定图像'Feb_16-0.jpg'，我将其转换为灰度，执行打开图像的形态学转换，然后使用OpenCV和Python应用高斯模糊和自适应阈值：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.viewer import ImageViewer
img = cv2.imread('Fe
浏览 2提问于2016-07-11得票数 0
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我正在使用scikit-image，下面显示了我在ipython控制台中所做的事情：
import skimage.io as io
import skimage.viewer.viewers.core as sv
im = io.imread('image.jpg')
sv.ImageViewer(im).show()
这很好用，除了查看器作为前台进程运行，这意味着我在关闭查看窗口之前不能访问ipython shell。我喜欢这个查看器；至少对于灰度图像，光标显示当前像素的灰度级和索引。但我希望能够既能显示图像，又能继续在控制台中工作。我怎样才能最好地做到这一点呢？
浏览 1提问于2014-04-20得票数 2
2回答
目前，我使用scikit-image作为一种在python中处理图像的方法。但是经过一些测试，我发现scikit-image不能处理分辨率很高的图像。我尝试使用分辨率为3024x4032的图像，但它导致了MemoryError错误。这发生在scikit-image提供的多个不同的方法上。
我已经发现，如果我将图像缩小到较低的分辨率，它确实可以工作。我想知道允许的最大分辨率，这样我就可以在不损失太多质量的情况下缩小我的图像。我可以检查分辨率是否太大。
浏览 6提问于2018-05-01得票数 1
6回答
简写：有没有一种Python方法可以显示图像，实时显示像素索引和强度？因此，当我在图像上移动光标时，我会有一个不断更新的显示，如pixel[103,214] = 198 (灰度)或pixel[103,214] = (138,24,211)。
长版本：
假设我打开一个保存为ndarray im的灰度图像，并用matplotlib中的imshow显示它：
im = plt.imread('image.png')
plt.imshow(im,cm.gray)
我得到的是图像，在窗口框架的右下角，是像素索引的交互式显示。除了它们不完全一样，因为它们的值不是整数:例如x=134.64
浏览 108提问于2014-12-30得票数 27
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在我的python课程中，教员上传了自己的灰度图片，并使用以下代码在Python上阅读：
import numpy as np
import math
from PIL import Image
from IPython.display import display
im = Image.open("chris.tiff")
array = np.array(im)
print(array.shape)
他得到了
(200,200)
当我编写代码并运行自己的映像时，使用完全相同的扩展名"tiff"，就会得到一个三维数组。有人告诉我，这是因为我的图像是彩色的，
浏览 1提问于2021-09-28得票数 1
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我有一个16位灰度图像，我想把它转换成一个8位灰度图像在OpenCV的python中使用它的各种功能(如findContours等)。有没有可能用python或者我必须切换到C++？
浏览 2提问于2014-08-25得票数 26
1回答
将图像转换为灰度
、、、、
我知道我们可以使用PIL或PILLOW将RGB图像转换为灰度。我们可以通过导入Image来做到这一点。可用于此的一种方法如下所示。
from PIL import Image img=Image.open('Sample.jpg').convert('LA') img.save('greyscale.png')
我们可以在不使用python包的情况下将RGB图像转换为灰度吗？我想用这种方式学习。如果有什么帮助，我该怎么做？
浏览 0提问于2018-02-15得票数 0
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我正试图在Python的上重新创建一个算法(来自这个OpenCV )，以检测图像是否具有洗掉的效果。
该文件说明如下：
被洗掉的图像相对于自然颜色的图像有一个较小的动态范围(在灰度图像中)。通过将灰度图像的动态范围重新定级为0；100来计算顺应性分数。
问题是，我不明白什么是灰度动态范围。
这是关于计算灰度图像0-255的最小像素值和最大像素值之间的差值，并重新计算该值到0-100范围的差值吗？
浏览 0提问于2018-07-12得票数 4
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我有几个图像(它们的数量可能随着时间的推移而增加)和它们相应的带注释的图像--让我们称之为图像掩码。
我希望将原始图像转换为灰度，并将带注释的掩码转换为二进制图像( B&W )，然后根据B&W像素坐标将灰度值保存在Pandas DataFrame/CSV文件中。
所以这意味着要来回切换原始图像和二值图像。
我不想每次读取文件中的图像，因为这可能非常耗时。
有什么建议吗?用哪种数据结构在Python中存储几种类型的图像？
浏览 6提问于2016-10-10得票数 0
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我正在使用scikit-image的blob_log，它接受一个参数image并对其中的气泡进行计数。医生说
- 2D或3D雷达
输入灰度图像时，黑点被假定为暗背景上的光(黑色上为白色)。
我有一个预先存在的图像，foo.jpg，然后使用
from PIL import Image
image_gray = Image.open("foo.jpg").convert('LA')
但是，当我在AttributeError: ndim中使用image_gray作为参数时，会得到一个错误( blob_log )。如何将灰度图像正确地转换为一个数字数组？谢谢!
浏览 0提问于2019-07-12得票数 2
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我有一个RGB图像，并希望将以下公式应用于它，以便我获得另一个图像。我该怎么做呢？我知道如何读/写图像，我知道如何循环和应用公式，但我不知道如何提取变量中图像的行数和列数以及三维平面中3个平面的图像像素值。
I = imread('myimage.jpg');
RGBImagePixles = [?, ?, ?] %of I
ROWS = ? %of I
COLUMNS = ? %of I
for r = 0 : ROWS
for c = 0 : COLUMNS
N[r, c] = RGBImagePixles[r,c,1] + RGBImagePixl
浏览 0提问于2011-10-09得票数 1
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我在Ubuntu12.04上使用Python (2.7)和OpenCV 2.4.6的绑定
我加载一个图像
image = cv2.imread('image.jpg')
然后我检查图像数组的形状
print image.shape
我得到了(480,640，3)，我希望是640x480的彩色图像。然后我将图像转换为灰度，并再次检查形状。
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print gray_image.shape
我得到了(480,640，1)，对于640x480 灰度图像
浏览 325提问于2013-09-18得票数 50
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我需要编写一个函数，将表示为numpy数组的图像转换为灰度图像。下面是我收到的一些提示。我只被允许使用skimage.color。
一些相关的提示：
查看skimage.color子包，了解一些有用的转换函数。默认情况下，scikit-image转换函数将返回从0到1的浮点表示形式的图像。我们不需要这样；我们需要从0到255的整数表示。NumPy有一个这样的数据类型：np.uint8 (表示8位无符号整数)。至此，回想一下np.array函数接受一个可选参数dtype来指定底层数组的类型。
这是我尝试过的：
from skimage.color import rgb2gray
def to_
浏览 16提问于2019-11-30得票数 0
1回答
我有一个14位图像的缓冲区(640 X 512).我需要将这个图像保存为16位TIFF。
因此，每个像素需要2个字节，我可以将格式转换为灰度(8位)，如下所示：
(buffer[index] | buffer[index + 1] << 8) & 0x3FFF
(例如，index是像素数)。
据我所知，8位图像我可以很容易地保存为BMP使用位图：
bmp.Save("c:\\button.gif", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp);
但我不知道，我怎么能把它转换成16位TIFF呢？我应该将8位转换为16位，还是
浏览 4提问于2014-04-29得票数 0
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2回答
我计划使用PyCharm处理一些图像。然而，我发现了一个bug，并开始找到原因。最后，我发现这些图像的灰度值为True和False，但它们应该是1和，有什么方法可以改变吗？
该图像是在PyCharm中生成的，使用：
import numpy as np
from PIL import Image
benign = Image.open("./benign.png")
benign = np.array(benign)
print(benign) ### Debug here!
Python版本为3.8.12。
浏览 5提问于2022-03-23得票数 -2
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1回答
灰度图像具有像素值范围0,1.在大多数成像任务中，如去噪、去模糊、修复等，我们通常计算观测图像和去噪图像的均方误差。然而，我不清楚CNN如何才能理解像素值应该在0,1中输出，而不需要在优化问题中定义额外的约束？这是因为在每个层中使用批处理规范化和激活函数(例如，泄漏ReLU)吗？
浏览 0提问于2022-01-20得票数 0
我不得不在scikit上用感知器对svhn数据集进行分类-在python中学习libray，但我不明白为什么准确率很低(21%)；
数据集是svhn数据集的裁剪图像格式，我必须通过灰度图像，问题是我有21%的准确率，这是太低了。
这是我使用的代码：
train = sio.loadmat("train_32x32.mat")
test = sio.loadmat("test_32x32.mat")
data = train["X"]
data = np.transpose(data, [3, 0, 1, 2])
data = np.mean(da
浏览 5提问于2020-05-09得票数 3
我有关于包含.png图像的文件格式的说明，如
每个拼花文件包含数以万计的137x236 image_id 灰度images.Each行，在拼花文件中包含一个列，以及平坦的图像
我使用python打开了这些文件，并且可以使用matplotlib的imshow可视化。有人能建议我使用python将它们保存在目录中作为.png的任何方法吗？
I不能下载任何其他依赖项和包
我用过
ima = pandas.read_parquet(path_of_file)
ima.shape
>>(50210, 32333)
ima.head(2)
>>
image_id
浏览 0提问于2020-01-04得票数 1
我正在尝试使用的Python包只适用于3通道图像。如果我有一个灰度的PNG图像，Pillow的Image.open()自然会将其读取为单层图像。如何使用Pillow将1通道图像转换为3通道RGB图像？
浏览 184提问于2020-10-23得票数 2
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我有一个真正的彩色图像，我在matlab中将其转换为灰度图像，然后将其保存为新图像。这是新图像的前几个像素的灰度。
我把这个图像加载到matlab中，然后取前15行和前5列的像素，我可以得到相同的灰度值(这不是多余的)。
然而，
如果我使用Paint (该软件附带windows)从转换后的灰度图像中裁剪前15行和5列像素，然后将裁剪后的部分保存为新图像。
我得到的裁剪后的图像仍然是真正的彩色图像。
如果我将裁剪的图像转换为灰度，则灰度值与前两个值不同。
有人知道这里发生了什么吗？非常感谢。
浏览 44提问于2016-08-25得票数 1
我的代码可以很好地使用下面的代码在图像中显示亮度
jint* _in = env->GetIntArrayElements(in, 0);
jint* _out = env->GetIntArrayElements(out, 0);
Mat mSrc(height, width, CV_8UC4, (unsigned char*)_in);
Mat bgra(height, width, CV_8UC4, (unsigned char*)_out);
vector<Mat> sChannels;
split(mSrc, sChann
浏览 2提问于2014-07-28得票数 1
我一直在努力寻找从scikit-learn API，KernelPCA()获取特征值和特征向量的方法。(PYTHON)
我发现这些天我不能用scikit-learn的API从数据中获得特征向量或特征值。(数据来自灰度图片)
然后，为了获得特征向量和值，我创建了中心核矩阵(K)，并将其放入scipy.linalg.eigh(K)中。问题是我找不到这些特征值和向量是否正确。问题是，我想，我得到的特征值之和不等于1。
如果我可以用某个API获得特征值和向量，我就可以比较它们。
我该怎么办？
浏览 0提问于2015-05-10得票数 1
8回答
将RGB转换为黑色或白色
、、、
如何在Python中获取RGB图像并将其转换为黑白图像？不是灰度，我希望每个像素都是完全黑色(0，0，0)或完全白色(255,255,255)。
在流行的Python图像处理库中，有什么内置的功能可以完成吗？如果不是，最好的方法是循环遍历每一个像素，如果它更接近白色设置为白色，如果它更接近黑色设置为黑色？
浏览 1提问于2013-09-13得票数 46
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2回答
灰度图像的语义分割
、、、
我试图用灰度图像而不是彩色图像复制一项研究。
我发现，有一些经过预先培训的网络，比如VGG16和ImageNet。但是这个数据集有彩色图像，我不能使用它，因为我要使用灰度图像。
是否有任何预先训练过的网络与灰度图像？
否则，我也可以训练一个带有灰度图像数据集的网络，但是我找不到。
浏览 0提问于2020-07-31得票数 1
2回答
转换为灰度并减小大小
、、、
我正在尝试开发一个在VB6中的光学字符识别，我有一些问题与BMP格式。我一直在研究OCR过程，第一步是用阈值将图像转换为“黑白”。转换过程很容易理解，我已经做到了。但是，我正在尝试减小结果图像的大小，因为它使用的颜色更少(每个像素只有256个可能的灰度值)。在原始图像中，我有三种颜色(红色，绿色和蓝色)，但现在我只需要一种颜色(灰度值)。此时，我已经实现了转换，但生成的灰度图像的大小与原始彩色图像相同(我在三个通道中分配了相同的颜色值)。
我试图修改BMP文件的头文件，但我没有实现任何东西，现在我不明白它是如何工作的。例如，如果我使用paint转换图像，则在标题中指定的偏移量会更改其值。如果头
浏览 7提问于2012-12-27得票数 0
2回答
我有CFD图像与彩虹配色方案如下所示。(1)
我想让python把这个配色方案转换成灰度。然而，转换灰度(image2)不是我想要的(从黑色到白色的线性分级)(Image3)。
有人能告诉我如何将原始图像(Picture1)转换为图片3吗？
浏览 2提问于2017-07-27得票数 1
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与这个和这个相关。
不幸的是，我的输入图像是二维灰度的。虽然我的图像处理脚本仍然工作正常，但是我的IPython控制台充满了重复的警告。有人能帮我吗？
如何关闭警告或
如何解决它，使不再有警告？
怎么做还不清楚(至少对于像我这样的初学者来说是这样的。谢谢!
版本:scikit-图像0.17.2
浏览 5提问于2021-10-01得票数 1
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4回答
我想在C中加载灰度图像，对其进行预处理，然后显示修改后的图像。我的问题是：
用C语言导入灰度图像(jpeg，png格式)的正确方法是什么？
在问这个问题之前我自己搜索。
1- fread或与文件管理，我们可以读取图像，但数据将加密(压缩)，我想要灰度值(0-255)的每个像素。
2-有一个API 可能很有用，但它在Mac上有安装问题。
我用python和matlab做过图像处理，但对C语言一无所知。
谢谢
浏览 7提问于2015-11-18得票数 1
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我有一个显微镜图像，它描述了样本的某种特性(即荧光寿命)，作为灰度float64对象存储。
我还有第二个显微图像，它描述了样品的另一个特性(即荧光强度)，第二个图像也被存储为灰度float64物体。
我希望将这两幅图像组合成一个matplotlib.pyplot表示，其中像素的颜色由第一个图像中的值(例如，使用matplotlib中的'jet‘之类的颜色映射)来表示，像素的强度由第二个图像中的值给出。理想情况下，我还希望拥有颜色的颜色条(存储在第一个图像中的生命周期值的jet颜色图)和强度(存储在第二个图像中的灰度值的灰度颜色图)。你能告诉我如何用Python实现这
浏览 7提问于2020-12-11得票数 0
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我正在使用模拟图像训练神经网络，现实生活中发生的一件事就是低质量的JPEG压缩。它以一种特殊的方式模糊了锐利的边缘。有没有人有一个有效的方法来模拟这些效果？我的意思是创建一个干净输入的损坏版本。图像是灰度的，存储为numpy数组。
浏览 0提问于2020-03-19得票数 4
2回答
我已经完成了使用增强分类器的多类分类算法。主要计算方法之一是加权最小二乘回归。我使用过的主要库包括：
状态模型(用于回归)
矮胖(几乎到处都是)
scikit图像(用于提取图像的HoG特征)
我用Python开发了算法，使用Anaconda的Spyder。
我现在需要使用算法开始训练分类模型。所以我将把大约7000到10000张图像传递给这个算法，每个图像大约50x100，都是灰度的。
现在有人告诉我，为了加速训练过程，有一台强大的机器。他们问我“我用的是GPU吗？”还有其他几个问题。
老实说，我在CUDA/GPU等方面没有经验，我只听说过他们。我没有考虑到任何这样的事情来
浏览 1提问于2014-06-19得票数 2
1回答
我正在尝试创建一个函数来将图像从颜色转换为灰度。此外，要将其从浮点数转换为整数，请执行以下操作。
我注意到，默认情况下，scikit-图像转换函数在0，1范围内返回浮点表示的图像，我希望使用np.uint8从0-255返回整数表示。
from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
def to_grayscale_uint (image):
original = image()
grayscale = rgb2gray(original)
grayscale = np.uint8
target = t
浏览 3提问于2019-11-30得票数 2
2回答
我正在绘制这个图像的灰度版本：
来源：
我使用了以下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from PIL import Image
file_name = 'griddata_demo.png'
def func_grey(fname):
image = Image.open(fname).convert("L")
arr = np.asarray(image)
plt.imshow(arr, cmap
浏览 3提问于2014-10-06得票数 0
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1回答
我想将彩色编码的图像转换为灰度图像。图像中的颜色对应于给定的值(例如，黑色是0，红色是25)，就像在这个色标上一样。
有没有办法将此图像转换为灰度并保持颜色渐变，以便刻度上的0保持黑色，而25显示为白色？
我试图用matplotlib和cv2转换它，但最终得到的是灰度图像，没有考虑到我给定的颜色渐变。我将非常感谢你的回答。谢谢!
浏览 1提问于2021-03-29得票数 0
我有ProPhoto RGB颜色空间中的TIF文件。这些都是进口罚款与科学图像的“加载”方法。但是，当我试图使用matplotlib查看图像数据时，我会收到以下错误：
plt.imshow(myImage)
plt.show()
将输入数据裁剪到使用RGB数据进行显示的有效范围(浮点数为0..1，整数为0.255)。
这些值被裁剪为255，并显示一个完全白色的图像。对于由imread读取的图像数据，错误是正确的。这些值如下所示：
myImage[0]
array([[60061, 60135, 60673],
[59907, 59983, 60533],
[59931,
浏览 0提问于2021-01-24得票数 3
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场景 我试图在Windows10设备上的Anaconda4.8.3的Python3.6中将彩色example.svg文件转换为灰度example_gs.svg。 尝试 首先，我尝试应用正则表达式将'rgb(xxx，yyy，zzz)‘转换为黑色，但在此过程中创建了一个丢失图像的黑色矩形。接下来，我安装了inkscape并运行了一个灰度命令，该命令似乎可以工作，但并没有修改example.svg。第三次尝试使用枕头图像时未加载.svg。 MWE # conda install -c conda-forge inkscape
# https://www.commandlinefu.com/
浏览 56提问于2020-08-13得票数 3
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