如果想要使用python开发出一个人脸识别或者是图像识别的程序，那么就需要对图片的许多属性进行分析和处理操作。下面这篇文章将会介绍python中分析图片属性灰度的方法，一起往下看看吧。
一般来说，图片的数字图像是RGB类型的3通道图像。而灰度指的就是整个图片亮度的明暗程度，因为在进行python图像识别时有些参数只有在一些特殊的灰度下才能取得。图片灰度的计算公式为0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B，python分析图片灰度的代码解析如下。
1.python中对图像进行处理和数学计算需要导入以下几个库，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np
2.获取图像并以RGB格式读取，图像的通道顺位BGR，示例如下：
img=cv2.imread('img.path.jpg') # 括号内的参数需要换成图片的路径3.使用uint8的数据格式并以RBG顺序将图片显示出来，代码如下
plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show()
4.图片显示出来后就可以将图像的灰度进行计算处理，并对图片进行灰度的设置，示例如下
img=0.2989*img[:,:,2]+0.5870*img[:,:,1]+0.1140*img[:,:,0] plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2GRAY),cmap='gray')
5.灰度设置完成后计算两张图片的差异的得出原本图片的灰度，代码如下：
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])) 0.0072855376781315
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