Python中关于matplotlib图片的灰度处理方式

#引入包
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np

#读取文件
zhima=plt.imread('芝麻.jpg')
plt.imshow(zhima)

#转变需要的类型，并且产生噪声，显示最后的图片
zhima_noisy=zhima.copy().astype(float)
zhima_noisy+=zhima_noisy.std()*0.3*np.random.standard_normal(zhima_noisy.shape)
plt.imshow(zhima_noisy)

#查看形状
zhima.shape
#输出结果为：(662, 1000, 3)

#聚合操作后就减少了一个维度了
zhima_mean=zhima.mean(axis=2)
zhima_mean.shape
#输出结果为：(662, 1000)
plt.imshow(zhima_mean,cmap='gray')

#最大值法
zhima_max=zhima.max(axis=-1)
zhima_max.shape
plt.imshow(zhima_max,cmap='gray')

gravity= np.array([0.299,0.587,0.114])
#red*0.299+green*0.587+blue*0.114
#矩阵乘法
zhima_gravity=np.dot(zhima,gravity)
zhima_gravity.shape
plt.imshow(zhima_gravity,cmap='gray')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
white=np.ones((100,100),dtype=float)
bar=np.ones((100,100),dtype=float)
bar[40:50,:]=0
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.imshow(white,cmap='gray')
plt.title('white map')
plt.subplot(212)
plt.imshow(bar,cmap='gray')
plt.title('black bar')

white1=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*255
white2=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*128
plt.figure((2))
plt.subplot(211)
plt.imshow(white1,cmap='gray')
plt.title('white1')
plt.subplot(212)
plt.imshow(white2,cmap='gray')
plt.title('white2')

white1=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*255
white2=np.ones((100,100),dtype=np.uint8)*128
plt.figure((2))
plt.subplot(211)
plt.imshow(white1,cmap='gray_r')
plt.title('white1')
plt.subplot(212)
plt.imshow(white2,cmap='gray',vmin=0,vmax=255)
plt.title('white2')