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OpenCV模块中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。使用OpenCV模块转换图片灰度可以转换成灰度的图片的计算强度得以降低。本文介绍python转换图片灰度的方法。

一、计算机视觉中有三种常用的色彩空间

灰度、BGR、以及 HSV（Hue，Saturation，Value）。

1、灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理 特别有效，比如人脸识别。 

2、BGR 及蓝、绿、红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表 蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之相似的颜色空间：RGB 它们只是颜 色顺序上不同。

3、HSV，H（Hue）是色调，S（Saturation）是饱和度，V（Value）表示黑暗的程度 （或光谱另一端的明亮程度）。

二、灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低。

1、将图片灰度转换

import cv2 as cv

2、读取图片

img = cv.imread('0.jpg')

3、显示图片

cv.imshow('BGR_img', img)

4、将图片进行灰度转换

gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('gray_img', gray_img)

5、保存图片

cv.imwrite('gray_1.jpg', gray_img)

# 等待键盘输入，解决一闪而过 单位毫秒 传入0则是等待
cv.waitKey(0)

# 释放内存，由于OpenCv底层是C++写的
cv.destroyAllWindows()