Функция image.rgb_to_grayscale

Функция image.rgb_to_grayscale преобразует одно или несколько RGB-изображений в изображения в оттенках серого. Первым параметром функция принимает тензор с изображениями, последним измерением которого должно быть 3 (каналы красного, зеленого и синего). Вторым параметром можно передать имя операции.

Функция возвращает тензор той же формы, что и входной, за исключением последнего измерения, которое становится равным 1. Преобразование выполняется по формуле взвешенной суммы каналов: 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B.

Синтаксис

tf.image.rgb_to_grayscale(images, name=None)

Пример

Давайте преобразуем одно RGB-изображение размером 2×2 в оттенки серого:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([
	[[255, 0, 0], [0, 255, 0]],
	[[0, 0, 255], [255, 255, 255]]
], dtype=tf.float32)
res = tf.image.rgb_to_grayscale(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[ 76.245  ]
  [149.685  ]]

 [[ 29.07   ]
  [255.	 ]]], shape=(2, 2, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте преобразуем пакет из двух RGB-изображений размером 1×2:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([
	[[[255, 255, 0], [0, 255, 255]]],
	[[[128, 128, 128], [255, 0, 255]]]
], dtype=tf.float32)
res = tf.image.rgb_to_grayscale(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[226.065  ]
   [178.755  ]]]

 [[[128.	 ]
   [105.26   ]]]], shape=(2, 1, 2, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте проверим, что значение серого канала для белого цвета равно 255:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[255, 255, 255]]], dtype=tf.float32)
res = tf.image.rgb_to_grayscale(t)
print(res.numpy()[0, 0, 0])

Результат выполнения кода:

255.0

Смотрите также

функцию grayscale_to_rgb,
которая преобразует оттенки серого в RGB
функцию rgb_to_hsv,
которая преобразует RGB в цветовое пространство HSV
функцию adjust_saturation,
которая регулирует насыщенность изображения
функцию convert_image_dtype,
которая преобразует тип данных изображения