计算图像灰度值python代码，灰度图像处理算法

python的pillow库怎么处理灰度图像

刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法，在这里我们以Mac OS环境为例： （1）、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具，安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了（pip 文档）。

① 直方图均衡化： 通过对原图像进行某种变换，使得原图像的灰度直方图修正为均匀分布直方图，从而达到调整图像对比度的目的，主要适用于背景和前景太暗或太亮的图像（啊，依旧是万能的ppt画的直方图，ppt赛高）。

PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如L表示灰度，1表示二值图模式等。

利用Pillow库可以轻易的对图像增加水印 首先，用PIL的Image函数读取图片 接着，新建一张图(尺寸和原图一样) 然后，在新建的图象上用PIL的ImageDraw把字给画上去，字的颜色从原图处获取。

对于初学图像处理的小伙伴们，对于图像的灰度化很重要。所谓灰度化就是将一个彩色的图片转换成一个黑白的图像，便于处理。

相关问答

Q1: 色彩空间类型---OpenCV-Python开发指南(7)

CIEL u v 色彩空间同CIEL a b 色彩空间一样，是均匀的颜色模型。

OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署(因为前端是用Python包装的)。

双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法，是结合 图像的空间邻近度和像素值相似度 的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。

在Python中配置opencv Windows下Python安装OpenCV详细步骤 本机Win7，Python5，OpenCV9 将D：\OpenCV\opencv\build\python\7\x86下的cvpyd文件copy到D：\Python\Python35-32\Lib\site-packages文件夹中。

设前景色为白色，选择--色彩范围，点选黑色，作反相处理，调整色阶至满意，局部细节用画笔修整一下即可。

对于一幅图像，建立其在不同尺度scale下的图像，也称为octave，这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能有对应的特征点。下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间。

Q2: 求助Python怎么判断图片是否为灰度图

1、这里判断是否为灰度图的标准是：每一个像素所对应的R、G、B的值是否相等。

2、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。

3、PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如L表示灰度，1表示二值图模式等。

4、img[：，：，1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是matplotlib显示出来的，是一个伪彩色图像。plt.imshow(img[：，：，1])。

5、mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图， “RGB” ， “CMYK”。如果文件打开失败， 将抛出IOError异常。一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像。

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