Python에서 RGB 이미지를 그레이스케일로 변환
RGB 이미지를 그레이스케일로 변환하는 것은 이미지 처리의 기본 작업입니다. Python에는 scikit-image, NumPy 및 Pillow와 같은 인기 있는 라이브러리를 사용하여 이 작업을 수행하는 다양한 접근 방식이 있습니다.
Pillow
Pillow는 강력한 Python 라이브러리입니다. 이미지 조작을 위해 변환 함수를 사용하여 RGB 이미지를 회색조로 변환하는 편리한 방법을 제공합니다.
from PIL import Image img = Image.open('image.png').convert('L')
'L' 인수는 휘도 값을 유지하면서 이미지를 회색조로 변환하도록 지정합니다. 입력 이미지에 알파(투명도) 채널이 포함되어 있고 이를 유지해야 하는 경우 대신 'LA' 모드를 사용하세요.
NumPy 및 Matplotlib
또 다른 접근 방식은 다음과 같습니다. NumPy와 Matplotlib를 사용하세요. NumPy는 RGB에서 회색조로의 변환을 간단하게 구현합니다.
import numpy as np def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])
이 함수는 빨간색, 녹색, 파란색 값의 가중 합을 사용하여 회색조 강도를 계산합니다. Matplotlib를 사용하면 회색조 이미지를 로드하고 표시할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') gray = rgb2gray(img) plt.imshow(gray, cmap=plt.get_cmap('gray'), vmin=0, vmax=1) plt.show()
scikit-image
scikit-image는 이미지 처리를 위한 특수 Python 라이브러리입니다. 회색조 변환을 위해 color.rgb2gray라는 함수를 제공합니다.
from skimage import color img = color.rgb2gray(mpimg.imread('image.png'))
추가 구현
Sebastian에서 제공하는 함수도 작업을 효과적으로 수행하지만 다음과 같이 작동합니다. 개별 RGB 채널을 사용하므로 큰 이미지 작업 시 효율성이 떨어질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이는 그레이스케일 변환 공식의 간단한 구현을 보여줍니다.
위 내용은 Python에서 RGB 이미지를 그레이스케일로 어떻게 변환할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!