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圖像類型：通常我們的數字圖像是彩色的3通道RGB圖像，R代表紅色，G代表綠色，B代表藍色。MsT少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

存儲方式：通常是uint8 無符號整數，0~255，當然也有24bits 可以表示更多的顏色，雖然這樣做可以提高圖像對于現實世界的一個還原度，但是會增加更多的開銷，因此我們通常還是用8bitsMsT少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

灰度圖像：灰度圖像在圖像處理種有著非常重要的地位，一些常用的操作都會涉及到灰度圖像的轉換，邊緣檢測、二值化等這些操作之前通常都是RGB to Gray。MsT少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

直接給出公式：Gray = 0.2989*R+0.5870*G+0.1140*BMsT少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

#python Opencv #導入頭文件 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt  import cv2 import numpy as np   #讀取圖像，opencv讀取圖像通道順序為BGR img=cv2.imread('img.path.jpg')   #顯示圖像，其中.astype(np.uint8)為了確保數據格式以免無法顯示，plt顯示圖像需要為RGB順序 plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show()

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img=0.2989*img[:,:,2]+0.5870*img[:,:,1]+0.1140*img[:,:,0] ###### plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(img, cmap ='gray') plt.show()

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#opencv 自帶函數進行轉化 plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2GRAY),cmap='gray') plt.show()

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img3=0.2989*img[:,:,2]+0.5870*img[:,:,1]+0.1140*img[:,:,0] img2=cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2GRAY) print((img3-img2).sum()/(img.shape[0]*img.shape[1]))  ###結果=-0.0072855376781315

對比下，自己用公式得到的灰度圖和opencv自己函數的灰度圖，其實還是不一樣的，應該是計算精度上的差距MsT少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

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