Matplotlib、Pillow、OpenCV を使用して Python で RGB イメージをグレースケールに変換するにはどうすればよいですか?

Python で RGB 画像をグレースケールに変換: 方法の探索

Python の画像処理ツールの豊富なライブラリには、RGB 画像を変換するための多数のオプションが含まれていますグレースケールに。データ視覚化用の人気のある Python ライブラリである Matplotlib は、このタスク用の包括的な関数セットを提供します。

1. RGB 分割を使用した NumPy 変換

Matplotlib には、RGB からグレースケールへの変換のための組み込み関数がありません。ただし、NumPy を使用すると、画像を RGB チャネルにスライスし、加重加算を実行することで、これを簡単に実現できます。サンプルコードスニペットは次のとおりです:

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

def rgb2gray(rgb):
    r, g, b = rgb[..., 0], rgb[..., 1], rgb[..., 2]
    return 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b

# Read RGB image
img = mpimg.imread('image.png')

# Convert to grayscale
gray = rgb2gray(img)

# Display results
plt.imshow(gray, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

2. Pillow ライブラリの変換

代替画像処理ツールである Pillow ライブラリは、RGB からグレースケールへの変換のためのより簡単な方法を提供します。単一のコマンドで RGB 画像を変換できます:

from PIL import Image
from PIL import ImageOps

# Open RGB image
img = Image.open('image.png')

# Convert to grayscale
img = ImageOps.grayscale(img)

# Save grayscale image
img.save('gray.png')

3. OpenCV 変換

画像処理に特化したライブラリである OpenCV は、RGB からグレースケールへの変換のための幅広いオプションを提供します。最も簡単な方法の 1 つは、cv2.cvtColor() 関数を使用することです。

import cv2

# Read RGB image
img = cv2.imread('image.png')

# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Display grayscale image
cv2.imshow('Grayscale', gray)
cv2.waitKey(0)

これらのメソッドは、さまざまなレベルの効率と機能を提供します。 NumPy は RGB 分割を使用したカスタマイズ可能なソリューションを提供し、Pillow はシンプルで便利なコマンドベースの変換を提供し、OpenCV は高度な画像処理要件に応えます。

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