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《多传感器融合感知技术笔记》之
——图像处理灰度化/二值化_Akaxi
任务：利用 python 编写图像读取、显示图像，并基于 opencv 库函数和自定义函
数实现图像灰度化、二值化。
图像定义为二维矩阵 A(u,v),其中，u,v 是像素坐标，a(i,j) 是图像在点（i,j）
的处的强度或灰度的幅值。
彩色图像由三个（如 RGB）二维灰度（或亮度）矩阵 A(x,y)组成。用红、绿、
蓝三元组的二维矩阵来表示。通常，三元组的 每个数值也是在 0 到 255 之间，0
表示相应的基色在该像素中没有，而 255 则代表相应的基色在该像素中取得最大
值。
灰度图像是一个二维灰度（或亮度）矩 阵 A(i,j),每个像素的亮度用一个数值
来表示，通常数值范围在 0 到 255 之间，0 表示黑、255 表示白，其它值表示处
于黑白之间的灰度。
二值图像只有白和黑两种颜色，称为二值图像，0 表示黑，1 表示白。
一、使用 OpenCV 库函数实现图像灰度化、二值化
①读取彩色图像：使用函数 cv2.imread(filepath,flags)读入重邮和可莉图片
filepath：要读入图片的完整路径
flags：读入图片的标志
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略 alpha 通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括 alpha 通道
图 1 重邮（左）可莉（右）
②灰度化图像：使用 cv2.cvtColor(input_image, flag)函数灰度化图像
