在Python中不使用Pillow将图像转为黑白

Question

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

img=mpimg.imread('2048.png')

a = np.zeros_like(img)

for j in xrange(img.shape[0]):
    for i in xrange(img.shape[1]):
        a[j,i] = np.mean(img[j,i])

imgplot = plt.imshow(a)
plt.show()

这是我目前的代码，虽然能正常工作，但速度非常慢，因为它一次只处理一个像素。有没有什么聪明的方法可以利用数组来把图像变成灰色？而且我不能使用像convert("L")这样的函数。

Answer 1

这段内容是关于编程问题的讨论，主要是在讲解一些技术细节。虽然具体的问题没有给出，但可以想象这是一个程序员在寻求帮助，想要解决他在编写代码时遇到的困难。

在编程中，常常会遇到各种各样的错误和问题，很多时候这些问题的解决方案可能会涉及到一些特定的代码或方法。程序员们会在像StackOverflow这样的论坛上提问，其他人则会提供他们的见解和解决方案。

对于初学者来说，理解这些讨论可能会有点困难，因为里面可能会涉及一些专业术语和复杂的概念。但其实，编程的核心就是逻辑思维和解决问题的能力。只要多加练习，慢慢就能掌握这些技能。

总之，这段内容反映了编程社区中人们互相帮助、分享知识的精神。无论遇到什么问题，总会有人愿意提供帮助。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

img = mpimg.imread('image.png')
arr = img.mean(axis=-1)
plt.imshow(arr, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

Answer 2

除了unutbus的回答外，在将图像转换为灰度时，你可能还需要注意：均匀加权（取平均值）并不是唯一的方法，也不一定是正确的做法。

根据维基百科的内容：

Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B

这段公式的意思是：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

img = mpimg.imread('image.png')
arr = 0.2126* img[...,0] + 0.7152* img[...,1] + 0.0722 * img[...,2]
plt.imshow(arr, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

注意：关于问题的回答

现在数组已经存储在arr中，你可以随意操作它。

轮廓

如果你需要一个轮廓或遮罩，可以使用简单的阈值处理。

bw = arr > 0.3
plt.imshow(bw)
plt.show()

不需要添加颜色映射参数，虽然默认是jet，这会在二值图像中显示为蓝色和红色。

输出

要保存图像，你可以使用plt.savefig，它会使用应用于图像的颜色映射。这意味着如果你想要一张灰度图像，你需要指定'gray'颜色映射。

另外，使用例如scipy.misc.imsave可以将二维矩阵保存为灰度图像。你还可以使用其他库，比如png模块。