灰阶（Gray scale）影像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

载入图像

import numpy as np
import PIL.Image as Imageimg = Image.open('lena.png')
data = np.array(img)

灰阶处理

我们有三种方法来生成这种图像。

lightness

基本算法就是对每个像素点的RGB值取最大和最小值的均值，即（Max(RGB)+Min(RGB))/2。

lightnessGrey = ((np.max(data, axis=-1).astype(np.uint16) + np.min(data, axis=-1).astype(np.uint16)) / 2).astype(np.uint8)lightnessGreyImg = Image.fromarray(lightnessGrey)
lightnessGreyImg.save('lightness_grey.png')

average

基本算法就是对每个像素点的RGB取均值，即（R+G+B）/3。

averageGrey = np.zeros_like(data)
averageGrey[:] = (np.sum(data, axis=-1, keepdims=1) / 3).astype(np.uint8)
# averageGrey = np.mean(data, axis=2).astype(np.uint8)averageGreyImg = Image.fromarray(averageGrey)
averageGreyImg.save('average_grey.png')

luminosity

这种方法是一种加权算法。它会对每个像素的RGB的值配以不同的权重来计算出一个新的值，即0.2989R+0.587G+ 0.114B。

# luminosity luminosityGrey = np.dot(data[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]).astype(np.uint8)luminosityGreyImg = Image.fromarray(luminosityGrey)
luminosityGreyImg.save('luminosity_grey.png')

还有一种写法就是用PIL库

lGreyImg = Image.fromarray(data).convert('L')
lGreyImg.save('lgrey.png')