opencv - 将图像转换为灰度的影响

Question

我看到许多机器学习 (CNN) 教程将读取的图像转换为灰度。我想知道如果在整个模型创建过程中转换颜色，模型将如何理解原始颜色/使用颜色作为一种识别标准？

Answer 1

考虑到颜色，图像处理问题可以有两种情况:

• 颜色与物体识别无关

  在这种情况下，将彩色图像转换为灰度图像并不重要，因为最终模型将从图像中存在的几何形状中学习。图像二值化将有助于通过识别明暗区域来锐化图像。

• 颜色与物体识别相关

  您可能知道，所有颜色都可以表示为三种 RGB 原色的某种组合。每个像素的 R、G 和 B 值通常在 0 到 255 之间变化。然而，在灰度缩放中，某个像素值将是一维的而不是三维的，并且只会在 0 到 255 之间变化。所以，是的，在实际颜色方面会有一些信息损失，但是，这是与图像清晰度的权衡。

  因此，可以有每个点的R、G、B值的综合得分(可能是它们的平均值(R+G+B)/3)，它可以给出0到255之间的一个数字，最终可以是作为他们的代表。因此，像素仅携带强度信息，而不是特定的颜色信息。

引用: https://en.wikipedia.org/wiki/Grayscale