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在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白，我在这篇博客记录了四种处理的方法。
首先导入包：
import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image
方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图：
img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("类型：%s"%type(img))
print(img)
运行结果如下图所示：
方法二：使用OpenCV，先读取图片，然后在转换为灰度图：
img = cv2.imread(imgfile)
#print(img.shape)
#print(img)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)结果如下：")
print('大小:{}'.format(gray_img.shape))
print("类型：%s" % type(gray_img))
print(gray_img)
运行结果如下：
方法三：使用PIL库中的Image模块：
img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片，灰度化，转换为数组，L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型
print("Image方法的结果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("类型：%s" % type(img))
print(img)
运行结果如下：
更多关于使用PIL库中的Image模块的convert()函数的知识请参考博客：https://www.jb51.net/kf/201603/492898.html
方法四：TensorFlow方法：
with tf.Session() as sess:
img = tf.read_file(imgfile) #读取图片，
img_data = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3) #解码
#img_data = sess.run(tf.image.decode_jpeg(img, channels=3))
img_data = sess.run(tf.image.rgb_to_grayscale(img_data)) #灰度化
print('大小：{}'.format(img_data.shape))
print("类型：%s" % type(img_data))
print(img_data)
运行结果如下：
可以看出：TensorFlow的方法的结果与上面的三种方法的处理结果略有不同。所以在处理图像的时候最好保持方法的一致性，最好不要用这种方法读取完图片然后用另一种方法处理图片，以避免不必要的bug影响图片处理处理结果。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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暂无python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。