Opencv - 灰度模式vs灰色轉換

我正在opencv（2.4.11）python（2.7）中工作，並正在玩弄灰色圖像。當在灰度模式下加載圖像並將圖像從BGR轉換爲灰色時，我發現了一種不尋常的行爲。以下是我的實驗代碼：Opencv - 灰度模式vs灰色轉換

import cv2 

path = 'some/path/to/color/image.jpg' 

# Load color image (BGR) and convert to gray 
img = cv2.imread(path) 
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

# Load in grayscale mode 
img_gray_mode = cv2.imread(path, 0) 

# diff = img_gray_mode - img_gray 
diff = cv2.bitwise_xor(img_gray,img_gray_mode) 

cv2.imshow('diff', diff) 
cv2.waitKey()

當我看到差分圖像，可以看我的冷落像素，而不是深黑色圖像。你能提出任何理由嗎？什麼是使用灰色圖像的正確方法。

P.S.當我在SIFT中使用這兩個圖像時，關鍵點不同，這可能會導致不同的結果，特別是在處理質量較差的圖像時。

來源

2016-05-13 Gagandeep Singh

可能重複的[OpenCV圖像轉換從RGB到灰度使用imread給結果不佳]（http://stackoverflow.com/questions/7461075/opencv-image-conversion-from-rgb使用imread-giving-poor結果） –

**請注意，這不是一個重複的**，因爲OP知道'cv2.imread'中的圖像是BGR格式的（不像建議重複的問題，假設它是RGB，因此提供的答案只針對th在問題 – bakkal

_{注：這是不是重複，因爲OP知道，從cv2.imread圖像是BGR格式（不像假定它是RGB因此提供的答案只有解決這一問題的建議重複的問題）}

爲了說明這一點，我已經打開了這個相同的顏色JPEG圖像：

一次使用轉換

img = cv2.imread(path) 
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

，另一個在灰度模式下加載它

img_gray_mode = cv2.imread(path, vs2.IMREAD_GRAYSCALE)

就像你證明，這兩個圖像之間的差異是不完全爲0，我可以看到差異像素向左和底部

我已經總結出了差異也看到

import numpy as np 
np.sum(diff) 
# I got 6143, on a 494 x 750 image

我嘗試了所有cv2.imread()模式

在所有IMREAD_模式爲cv2.imread()，只有IMREAD_COLOR和IMREAD_ANYCOLOR可以使用COLOR_BGR2GRAY轉換，兩者的給了我同樣DIFF反對IMREAD_GRAYSCALE

圖像開

差異似乎並不大。我的猜測來自兩種方法中數值計算的差異（加載灰度與轉換爲灰度）

當然，您想要避免的是在特定版本的圖像上微調代碼，以找出它對來自不同來源的圖像來說是不理想的。

簡而言之，讓我們不要混合處理管道中的版本和類型。

所以我會保持圖像來源同質，例如，如果你從BGR的攝像機捕獲圖像，那麼我會使用BGR作爲源，並做BGR灰度轉換cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

反之亦然，如果我的最終來源是灰度，那麼我會打開文件並在灰度的視頻捕獲cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

來源

2016-05-13 11:00:55 bakkal

謝謝你的努力bakkal，這解釋了很多。我將根據圖像源使用該方法。 –

Opencv - 灰度模式vs灰色轉換

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