图片识别为什么要对彩色图像进行灰度化处理
大家可能已经注意到，在介绍OCR识别技术时，图像预处理部分提到了灰度化。这让我们不禁要问：为什么做图片识别，非得把彩色图像变成灰色呢？在正式回答这个问题之前，得先搞清楚一个概念——什么是灰度化？什么是灰度化简单来说，灰度化处理，就是把一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。我们在电脑、电视或手机上看彩色图
大家可能已经注意到，在介绍OCR识别技术时，图像预处理部分提到了灰度化。这让我们不禁要问：为什么做图片识别，非得把彩色图像变成灰色呢？
在正式回答这个问题之前，得先搞清楚一个概念——什么是灰度化？
什么是灰度化
简单来说，灰度化处理，就是把一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。
我们在电脑、电视或手机上看彩色图片时，背后离不开一种叫RGB模型的彩色信息表达方式。这个模型，也叫加色混色模型，它通过R（红）、G（绿）、B（蓝）三色光互相叠加来实现混色，特别适合显示器这类发光物体。
而灰度化，本质上就是让彩色图像的R、G、B三个分量变得相等，也就是令R=G=B。这时候，图像的颜色就变成了灰度颜色。
用过Photoshop的话，可以打开颜色设置试试：把R、G、B都设为同一个数值，你就会发现，随着数值变化，颜色会呈现出明暗不同的灰色。
当R=G=B=255时，灰度值最高，显示为白色；反过来，则显示为黑色。
没用过Photoshop？也有个更简单的法子：在微信里截屏时，仔细观察鼠标下方的文字，你就能看到当前鼠标所指位置的RGB值，就像下面这样：
拿下面这张图来说，对彩色部分和灰色部分分别查看RGB值，会发现彩色部分R、G、B各不相同，而灰色部分只有灰度值在变化。
图：来源于网络
图像灰度化的目的
好，现在清楚了：把彩色图像变成灰度图像，就是灰度化处理。那么，图像灰度化的目的究竟是什么？
说到底，就是为了简化矩阵，提高运算速度。
彩色图像里，每个像素的颜色由R、G、B三个分量决定，每个分量取值范围都在0-255之间。对计算机来说，一个彩色像素点就有256*256*256=16777216种颜色变化！而灰度图像呢？R、G、B分量相同，所以一个像素点的变化范围只有0-255这256种。
彩色图片信息含量太大，但做图片识别时，其实只需要灰度图像里的信息就够了。所以，图像灰度化的核心目的，就是减少计算量，让处理速度更快。
当然，有时候图片灰度化后还是太大，也可能进一步采用二值化图像（即像素值只能为0或1）。
图像灰度化处理的几种方式
灰度化处理主要有以下几种方式：
1. 分量法
将彩色图像中三个分量的亮度，分别作为三个灰度图像的灰度值，实际应用时根据需求选取其中一个。
图：来源于网络
2. 最大值法
取彩色图像中三个分量亮度的最大值，作为灰度图的灰度值。
图：来源于网络
3. 平均值法
将彩色图像中三个分量的亮度求平均，得到一个灰度值。
图：来源于网络
4. 加权平均法
根据重要性或其他指标，给三个分量赋予不同的权重，再进行加权平均。由于人眼对绿色最敏感，对蓝色最不敏感，所以按下面这个公式对RGB三分量进行加权平均，能得到更合理的灰度图像。
图：来源于网络
这四种处理方式，具体用哪种，可以根据实际需要来选。下面这张图，展示了分别用四种方法得到的不同效果。
图：来源于网络
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