python配合Opencv库 实现的车牌识别定位及分割代码：1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图 2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波 3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测 4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换 5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌 可作为Python,opencv及车牌识别技术的学习用。

主要为大家详细介绍了python实现彩色图转换成灰度图，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python实现彩色图转换成灰度图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 from PIL import Image import os # 图像组成：红绿蓝 （RGB）三原色组成 亮度（255,255,255） image = "Annie1.jpg" img = Image.open(image) img_all = "素描" + image new = Image.new("L", img.size, 255) width, height = img.size img

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现的博主，我的大部分知识点都是从他那里学来的。 想要识别验证码，收集足够多的样本后，首先要做的就是对验证码原始图片进行处理，对验证码识别分类之前，一般包括：将彩色图片转换成灰度图、将灰度图二值化和去除噪点三个基本过程。这里仅以比较简单的验证码为例，介绍一下如何通过python的PIL库对图片去噪。 首先看一下未经处理的验证码图片： 对图片处理主要使用了PIL库的Image类。 1.彩色图片转换成灰度图 首先使用Image的open方法打开上面的图片