Scipy.misc.imread公司变平变元为灰色s

Question

我试图理解这种方法是如何在灰度中转换图像的（如果它使用简单的平均值或加权平均值），我必须参考这个方法。在

从documentation我知道这个方法调用convert(‘F’)方法。在

从Pillow/PILsource code，我可以找到这个方法，但是，当mode参数设置为'F'时，我找不到它的作用。在

谢谢。在

Answer 1

模式参数“F”代表“浮点”。在

from PIL import Image

im = Image.new("F", (2,2))
pixels = im.load()
pixels[0,0] = 255.0
pixels[1,0] = 200.0
pixels[0,1] = 100.0
pixels[1,1] = 20.0
im.show()

Answer 2

在Image对象的convert方法的docstring中（可以在链接到的代码中看到），有以下内容：

When translating a color image to black and white (mode "L"), the library uses the ITU-R 601-2 luma transform::

L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

显然这也是mode='F'的处理方式。在

下面是一个例子：

In [2]: from PIL import Image

为演示创建数组：

^{pr2}$

使用convert方法中的mode='F'将数组通过转换发送到图像并返回到数组：

In [4]: np.array(Image.fromarray(x).convert('F'))
Out[4]: 
array([[ 3.24499989,  6.30499983,  1.86899996,  4.54400015],
       [ 3.54399991,  5.04300022,  4.63000011,  0.29899999],
       [ 2.0539999 ,  3.29900002,  1.85800004,  1.76100004],
       [ 3.9289999 ,  4.76100016,  5.76100016,  2.47799993]], dtype=float32)

将x乘以convert的docstring中显示的因子：

In [5]: f = np.array([0.299, 0.587, 0.114])

In [6]: x.dot(f)
Out[6]: 
array([[ 3.245,  6.305,  1.869,  4.544],
       [ 3.544,  5.043,  4.63 ,  0.299],
       [ 2.054,  3.299,  1.858,  1.761],
       [ 3.929,  4.761,  5.761,  2.478]])

如果我们转换为np.float32，我们看到的值与convert方法创建的值完全相同：

In [7]: x.dot(f).astype(np.float32)
Out[7]: 
array([[ 3.24499989,  6.30499983,  1.86899996,  4.54400015],
       [ 3.54399991,  5.04300022,  4.63000011,  0.29899999],
       [ 2.0539999 ,  3.29900002,  1.85800004,  1.76100004],
       [ 3.9289999 ,  4.76100016,  5.76100016,  2.47799993]], dtype=float32)