feat(scripts): 增加将图片转为灰度图的脚本

增加将图片转为灰度图的脚本

Signed-off-by: Ching <loooching@gmail.com>

scripts/grayscale.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import sys
+import numpy as np
+import cv2  # opencv-python
+
+# 引入Python的可视化工具包 matplotlib
+from matplotlib import pyplot as plt
+
+
+def print_img_info(img):
+    print("================打印一下图像的属性================")
+    print("图像对象的类型 {}".format(type(img)))
+    print(img.shape)
+    print("图像宽度: {} pixels".format(img.shape[1]))
+    print("图像高度: {} pixels".format(img.shape[0]))
+    # GRAYScale 没有第三个维度哦， 所以这样会报错
+    # print("通道: {}".format(img.shape[2]))
+    print("图像分辨率: {}".format(img.size))
+    print("数据类型: {}".format(img.dtype))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 导入一张图像 模式为彩色图片
+    img_path = sys.argv[1]
+    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+    # 将色彩空间转变为灰度图并展示
+    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+    # 打印图片信息
+    # print_img_info(gray)
+
+    # 打印图片的局部
+    # print("打印图片局部")
+    # print(gray[100:105, 100:105])
+
+    # plt.imshow(gray)
+    # 需要添加colormap 颜色映射函数为gray
+    plt.imshow(gray, cmap="gray")
+
+    # 隐藏坐标系
+    plt.axis('off')
+    # 展示图片
+
+    # plt.show()
+    # 你也可以保存图片， 填入图片路径就好
+    new_name = '%s-gray.%s' % (img_path.split('.')[0], img_path.split('.')[-1])
+    plt.savefig(new_name)
+    print(new_name)