Mahotas - 以灰色加载图像

灰度图像是一种黑白图像或灰色单色，仅由灰色阴影组成。对比度范围从黑色到白色，分别是最弱强度到最强强度。

灰度图像仅包含亮度信息，不包含颜色信息。这就是白色为最大亮度(亮度)而黑色为零亮度，中间所有颜色都由灰色阴影组成的原因。

加载灰度图像

在 Mahotas 中，加载灰度图像涉及读取仅包含每个像素强度值的图像文件。生成的图像表示为 2D 数组，其中每个元素代表一个像素的强度。

以下是在 Mahotas − 中加载灰度图像的基本语法

mahotas.imread('image.file_format', as_grey=True)

其中，'image.file_format' 是要加载的图像的实际路径和格式，'as_grey=True' 作为参数传递，表示我们要将图像加载为灰度。

示例

以下是在 Mahotas − 中加载灰度图像的示例

import mahotas as ms
import matplotlib.pyplot as mtplt
# 加载灰度图像
grayscale_image = ms.imread('nature.jpeg', as_grey=True)
# 显示灰度图像
mtplt.imshow(grayscale_image, cmap='gray')
mtplt.axis('off')
mtplt.show()

输出

执行上述代码后，我们得到如下所示的输出 −

将不同的图像格式加载为灰度图像

图像格式是指用于以数字方式存储和编码图像的不同文件格式。每种格式都有自己的规范、特性和压缩方法。

Mahotas 提供多种图像格式，包括 JPEG、PNG、BMP、TIFF 和 GIF 等常见格式。我们可以将任意这些格式的灰度图像的文件路径传递给 imread() 函数。

示例

在此示例中，我们通过使用 imread() 函数加载不同格式的灰度图像来展示 Mahotas 的多功能性。每个加载的图像都存储在单独的变量中 −

import mahotas as ms
import matplotlib.pyplot as mtplt
# 加载 JPEG 图像
image_jpeg = ms.imread('nature.jpeg', as_grey = True)
# 加载 PNG 图像
image_png = ms.imread('sun.png',as_grey = True)
# 加载 BMP 图像
image_bmp = ms.imread('sea.bmp',as_grey = True)
# 加载 TIFF 图像
image_tiff = ms.imread('tree.tiff',as_grey = True)
# 创建图形和子图
fig, axis = mtplt.subplots(2, 2)
# 显示 JPEG 图像
axes[0, 0].imshow(image_jpeg)
axes[0, 0].axis('off')
axes[0, 0].set_title('JPEG Image')
# 显示 PNG 图像
axes[0, 1].imshow(image_png)
axes[0, 1].axis('off')
axes[0, 1].set_title('PNG Image')
# 显示 BMP 图像
axes[1, 0].imshow(image_bmp)
axes[1, 0].axis('off')
axes[1, 0].set_title('BMP Image')
# 显示 TIFF 图像
axes[1, 1].imshow(image_tiff)
axes[1, 1].axis('off')
axes[1, 1].set_title('TIFF Image')
# 调整间距和布局
mtplt.tight_layout()
# 显示图形
mtplt.show()

输出

显示的图像如下 −

使用颜色模式"L"

"L"颜色模式表示亮度，它是颜色亮度的度量。它源自 RGB(红、绿、蓝)颜色模型，其中红、绿、蓝通道的强度值组合起来计算灰度强度。"L"模式丢弃颜色信息，仅使用灰度强度值表示图像。

要通过在 mahotas 中将颜色模式指定为"L"来将图像加载为灰色，我们需要将参数 as_grey='L' 传递给 imread() 函数。

示例

在这里，我们正在加载灰度图像并将颜色模式指定为"L" −

import mahotas as ms
import matplotlib.pyplot as mtplt
# 加载灰度图像
image = ms.imread('sun.png')
grayscale_image = ms.imread('sun.png', as_grey = 'L')
# 创建图形和子图
fig, axis = mtplt.subplots(1, 2)
# 显示原始图像
axes[0].imshow(image)
axes[0].axis('off')
axes[0].set_title('Original Image')
# 显示灰度图像
axes[1].imshow(grayscale_image, cmap='gray')
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Grayscaled Image')
# 调整间距和布局
mtplt.tight_layout()
# 显示图形
mtplt.show()

输出

以下是以上代码 −