2.2　彩色图像的灰度化处理

1.理论基础

一般情况下彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），由彩色图像转化为灰度图像的过程叫作灰度化处理，它是使RGB模型中的R、G、B分量值相等。常用的转换方式为：

Gray( i , j )=0.11× R ( i , j )+0.59× G ( i , j )+0.3× B ( i , j )

（2-1）

式中，Gray( i , j )为转换后的图像在（ i , j ）点处的灰度值，转换后：

R ( i , j )= G ( i , j )= B ( i , j )=Gray( i , j )

观察该式可见绿色所占的比例最大，所以转换时可以直接使用 G 值作为转换后的灰度。由于灰度图只能表现256种颜色，灰度化处理还有其他的方法，如：取三个分量的最大值、最小值、算术平均值等，目的都是使颜色的R、G、B分量值相等。在灰度图像中，每个像素由8位组成，因此可以表现出256（2 ⁸ ）种层次，所以分量值的取值范围是（0～255），灰度图像只能表现256种颜色，且灰度图像中只有灰度而没有色彩。

2.函数说明

（1）在OpenCV中，函数retval=cv2.imread(filename, flags)用于从指定的文件读取图像。

其中：

retval，返回值；

filename，读取图像的文件路径和文件名；

flags，读取图片的方式，它有以下几个参数可选：

● cv2.IMREAD_COLOR：读取彩色图像，忽略alpha通道

● cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读取图像

● cv2.IMREAD_UNCHANGED：读取图像，包括alpha通道

其中，flags默认值为cv2.IMREAD_COLOR。

（2）在OpenCV中，cv2.cvtColor()函数用于实现色彩空间的转换，其一般格式为：

retval = cv2.cvtColor(src, code [, dstCn])

其中：

retval，表示与输入值具有相同类型和深度的输出图像；

src，表示原始输入图像；

code，是色彩空间转换码，常见的枚举值有cv2.cvtColor_BGR2RGB、cv2.cvtColor_ BGR2GRAY、cv2.cvtColor_BGR2HSV、cv2.cvtColor_BGR2YCrCb、cv2.cvtColor_BGR2HLS；

dstCn，表示目标图像的通道数。

（3）cv2.imwrite(filename, img[, params])用于保存图像。

其中：

filename，要保存的图像的完整路径名，包括文件的扩展名；

img，要保存的图像的名字；

params，要保存的图像的类型参数，可选。

3.编程代码

4.效果展示

彩色图像灰度化处理效果如图2-9所示。