TIPS: Tres algoritmos para convertir una imagen de color a gris en python

Hace un tiempo necesitaba convertir unas imágenes que estaban en color a escalas de grises utilizando python. Buscando en internet encontré un sitio donde explicaban las fórmulas que se utilizan en el GIMP para realizar la conversión.





Estas son:

• Lightness: Método que calcula la media de los colores extremos. 
• (max(R,G,B) + min(R,G,B)) / 2
• Average: Media de cada unos de los colores que componen la imagen.
• (R, G, B) / 3
• Luminosity: Media ponderada que considera la forma en que los humanos percibimos los colores.
• 0.21 R + 0.71 G + 0.07 B

Implementación en python

La implementación es bastante sencilla y se muestra a continuación:

Para lightness:

def color2gray_lightness(image):
    if np.rank(image) == 3:
        image_gray = (np.max(image.astype(np.int), axis=2) + np.min(image.astype(np.int), axis=2)) / 2.0
    elif np.rank(image) == 2:
        image_gray = image
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image_gray

Para average:

def color2gray_average(image):
    if np.rank(image) == 3:
        image_gray = np.sum(image.astype(np.int), axis=2) / 3.0
    elif np.rank(image) == 2:
        image_gray = image
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image_gray

Para luminosity:

def color2gray_lightness(image):
    if np.rank(image) == 3: 
        R = image[:,:,0]
        G = image[:,:,1]
        B = image[:,:,2]
        image_gray = 0.21*R + 0.71*G + 0.07*B
    elif np.rank(image) == 2:
        image_gray = image
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image_gray

Si utilizamos una imagen de prueba como esta:

El resultado será el siguiente.

Lightness

Average

Luminosity

Como se puede observar la imagen convertida en gris con el algoritmo lightness ofrece un menor contraste que los otros dos algoritmos.

La ejecución de las funciones definidas en python las he ejecutado de la siguiente manera:

import numpy as np
from matplotlib.pyplot import figure, imshow, imread, gray, imsave


def color2gray_average(image):
    if np.rank(image) == 3:
        image_gray = np.sum(image.astype(np.int), axis=2) / 3.0
    elif np.rank(image) == 2:
        image_gray = image
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image_gray


def color2gray_lightness(image):

    if np.rank(image) == 3:
        image_gray = (np.max(image.astype(np.int), axis=2) + np.min(image.astype(np.int), axis=2)) / 2.0
    elif np.rank(image) == 2:
        image_gray = image
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image_gray

    

def color2gray_luminosity(image):
    if np.rank(image) == 3:
        R = image[:,:,0]
        G = image[:,:,1]
        B = image[:,:,2]
        image_gray = 0.21*R + 0.71*G + 0.07*B
    elif np.rank(image) == 2:
        image_gray = image
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image_gray

#This function invert the image. The function imread read image like a matrix.
def invert_image(image):
    if np.rank(image) == 3:        
        image = image[::-1, :, :]
    elif np.rank(image) == 2:
        image = image[::-1, :]
    else:
        raise NameError('The image isnt gray or color.')
    return image

if __name__ == '__main__':

    #Read image from disk
    image = imread('/home/mydirectory/atacama-flora99.jpg')
    img = color2gray_average(image)
    img = invert_image(img)
    gray()
    imshow(img)

 Referencias:

• http://www.welcomechile.com/antofagasta/
• http://www.johndcook.com/blog/2009/08/24/algorithms-convert-color-grayscale/
• http://elviajehaciael2012.forochile.org/t1571-desierto-florido-atacama-chile

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