Как построить значения в градациях серого из изображений RBG 300x300 в python

Question

У меня есть файл 1500 изображений RBG с размером 300x300, для которого я хочу получить значения шкалы серого, чтобы отобразить значения шкалы серого в гистограмме. Как только эти значения находятся в гистограмме, я могу определить, какое изображение имеет больше шума, чем другие. Это делается для целей анализа данных анализа классификации изображений.

Answer 1

Добро пожаловать в Stackoverflow. Действие, которое вы просите, является основополагающим, и вы, вероятно, сможете найти ответ самостоятельно. Чтобы получить здесь ответ, требуются минимальные усилия.

В любом случае, для начала можно использовать библиотеку подушек для чтения изображений:

from PIL import Image
import numpy as np

image = Image.open('path/to/an/image)
image.show()
image2 = image.convert('L')
image2.show()

и вам, вероятно, также понадобится numpy, чтобы продолжить:

image_np = np.array(image2)
....

тогда вы можете делать со своими ценностями все, что захотите. Если у вас есть другой вопрос, вы должны задать конкретный вопрос, предоставив Минимальный, Полный и Проверяемый пример .