Python OpenCV图片转灰度图的两种实现方式

一颗松果

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文介绍使用Python Open库将彩色图像转换为灰度图的两种常用方法。第一种是通过cv2.cvtColor函数对已读取的彩色图进行通道转换；第二种是在cv2.imread读取图像时直接指定IMREAD_GRAYSCALE参数。文章包含完整代码示例及输出形状对比，帮助开发者快速掌握OpenCV图像处理基础。

OpenCV灰度转换概述

在Python中使用OpenCV库处理图像时，将彩色图片转换为灰度图通常有两种主要实现路径，第一种是将彩色图转为灰度图，第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图。

方法一：转换彩色图像

方法一：先读取彩色图再转换


import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
  img_path = "timg.jpg"
  img = cv2.imread(img_path)
  #获取图片的宽和高
  width,height = img.shape[:2][::-1]
  #将图片缩小便于显示观看
  img_resize = cv2.resize(img,
  (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  cv2.imshow("img",img_resize)
  print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

  #将图片转为灰度图
  img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
  cv2.imshow("img_gray",img_gray)
  print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
  cv2.waitKey()

img_reisze shape:(337, 600, 3) img_gray shape:(337, 600)

OpenCV在默认情况下使用BGR色彩空间读取图像，因此初始读取的图像数据包含3个通道。经过上述转换处理后，图像数据变为单通道，即灰度图。

方法二：直接读取灰度图像

方法二：读取时直接指定灰度模式


import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
  img_path = "timg.jpg"
  img = cv2.imread(img_path)
  #获取图片的宽和高
  width,height = img.shape[:2][::-1]
  #将图片缩小便于显示观看
  img_resize = cv2.resize(img,
  (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  cv2.imshow("img",img_resize)
  print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

  #读取灰度图
  img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  #将图片缩小便于显示观看
  img_gray = cv2.resize(img_gray,
  (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  cv2.imshow("img_gray",img_gray)
  print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
  cv2.waitKey()