什么'；在python/django中实现灰度化的最佳方法是什么？

我想对上传到django的图像进行灰度缩放。所以我找到了两种方法，opencv或imagemagick。在imagemagick中，imagemagickWand可能更好，因为它减少了

从教程中，我认为openCV更容易实现

有什么想法吗

用python/django实现灰度化的最佳方法是什么

你挑吧

ImageMagick的魔杖库

从wand.image导入图像
将图像（filename='logo:'）作为img:
img.colorspace='灰色'
保存（filename='logo\u gray.jpg'）

或CV2

导入cv2
img=cv2.imread（'example.jpg'）
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
cv2.imwrite（'example_gray.jpg'，gray）

这两个项目都是成熟、稳定的，并且有很大的社区基础。尝试安装这两个库并进行实验

最后，灰度只是（从）

Y=0.2126*红色+0.7152*绿色+0.0722*蓝色

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两者都能很好地实现这一点，并且依赖于代理（即libjpeg）来读取和写入图像格式。

如果先转换为线性光，则可以获得更好的结果

sRGB图像的伽马值约为2.4，也就是说，明亮区域的范围大于黑暗区域。如果直接在sRGB图像上执行

0.2R+0.7G+0.1B

，可能会扭曲亮度关系，例如：

从左边看，这些是原始图像，一个由sRGB简单重组而成的灰度，一个由非常奇特的局部自适应算法制成的灰度，以及一个在线性光下制成的灰度。线性灯光版本比非线性灯光版本更好地保持红蓝差异，尽管它看起来没有自适应版本那么好。你可以

如果您确信您有sRGB，则可以通过简单的ungamma将其转换为线性光，或者更好的方法是使用ICC配置文件将其转换为XYZ。内置线性灯光灰度转换，请尝试：

import pyvips

image = pyvips.Image.new_from_file("/home/john/pics/k2.jpg", access="sequential") 
image = image.colourspace("b-w")
image.write_to_file("x.jpg")

VIP相对于PIL或imagemagick的优势在于质量更好。对于10000 x 10000像素RGB JPEG，我看到：

$ time ./magickwand.py 
real    0m2.613s
user    0m2.084s
sys 0m0.500s
peak RES 840MB
$ time ./vips.py
real    0m1.722s
user    0m5.716s
sys 0m0.116s
peak RES 54MB

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那是一台双核笔记本电脑

你真的想把图像转换成灰度，还是仅仅以这种方式显示（你可以用CSS来实现）？不，我想转换，cnavas是另一种选择，但我想用python来实现，谢谢！这与django无关。这将讨论如何将图像转换为灰度。不，可能重复。我正在寻找不同方法的优缺点，PIL是另一种方法thanks@klausruprecht我想大部分PIL的人都搬到枕头上去了。但如果我举一个例子，它将是与上面相同的4行。导入、读取、灰色、写入。您确定它是img.colorspace='gray'；而不是img.type='grayscale'@保尔·伯恩·哈德瓦格纳（PaulBernhardWagner）两种方法都有效，但内部动力不同。OP没有指定灰度的上下文。好的，谢谢！如何手动调整灰度缩放？每次我使用魔杖时，它都会将透明背景的PNG变成黑色背景？非常感谢！太棒了！正是我要找的！这似乎是一个很酷的库，但我不能导入它。我使用了

sudo apt get install libvips

，但是我仍然收到一个错误，无法导入vips这是什么版本的vips？当前的Python绑定出现在v7.42及更高版本中。在此之前，有一个基于SWIG的更简单的Python接口，您使用从vipsCC import*导入的

。我更新了新libvips Python绑定的示例代码。现在您可以只安装
pip install pyvips
了，它应该在Windows、macOS和Linux上工作。感谢您指出AdaptiveGreyscale，是否有开源Python实现？