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本篇文章给大家分享的是有关利用python怎么将彩色图转换成灰度图,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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from PIL import Image import os # 图像组成:红绿蓝 (RGB)三原色组成 亮度(255,255,255) image = "Annie1.jpg" img = Image.open(image) img_all = "素描" + image new = Image.new("L", img.size, 255) width, height = img.size img = img.convert("L") # print(img.size) # print(img.mode) #RBG # # img_get = img.getpixel((0, 0)) # print(img_get) #三原色通道 # # img_L=img.convert('L') # print(img_L) # img_get_L=img_L.getpixel((0,0)) #换算 得到灰度值 # print(img_get_L) # 定义画笔的大小 Pen_size = 3 # 色差扩散器 Color_Diff = 6 for i in range(Pen_size + 1, width - Pen_size - 1): for j in range(Pen_size + 1, height - Pen_size - 1): # 原始的颜色 originalColor = 255 lcolor = sum([img.getpixel((i - r, j)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size rcolor = sum([img.getpixel((i + r, j)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size # 通道----颜料 if abs(lcolor - rcolor) > Color_Diff: originalColor -= (255 - img.getpixel((i, j))) // 4 new.putpixel((i, j), originalColor) ucolor = sum([img.getpixel((i, j - r)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size dcolor = sum([img.getpixel((i, j + r)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size # 通道----颜料 if abs(ucolor - dcolor) > Color_Diff: originalColor -= (255 - img.getpixel((i, j))) // 4 new.putpixel((i, j), originalColor) acolor = sum([img.getpixel((i - r, j - r)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size bcolor = sum([img.getpixel((i + r, j + r)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size # 通道----颜料 if abs(acolor - bcolor) > Color_Diff: originalColor -= (255 - img.getpixel((i, j))) // 4 new.putpixel((i, j), originalColor) qcolor = sum([img.getpixel((i + r, j - r)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size wcolor = sum([img.getpixel((i - r, j + r)) for r in range(Pen_size)]) // Pen_size # 通道----颜料 if abs(qcolor - wcolor) > Color_Diff: originalColor -= (255 - img.getpixel((i, j))) // 4 new.putpixel((i, j), originalColor) new.save(img_all) i = os.system('mshta vbscript createobject("sapi.spvoice").speak("%s")(window.close)' % '您的图片转换好了') os.system(img_all)
以上就是利用python怎么将彩色图转换成灰度图,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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