OpenCV彩色图与灰度图互相转换
256256 OpenCV可以将彩色图转换成灰度图，这不难理解。但是OpenCV能将灰度图转换成彩色图，这也太厉害了吧。想象一下，将图1中的灰度图输入进去，出来的竟然是图2这种的彩色图，也太不可思议了，可事实是我想多了。
首先看看彩色图是怎么转换成灰度图的，先读入照片
import cv2
import numpy as np
img_rgb = cv2.imread(r'..\image\lena_rgb.jpg')这里采用了三种方式将RGB图像装换成灰度图。第一种是根据公式GRAY=0.3*R+0.59*G+0.11*B：
#第一种 GRAY=0.3*R+0.59*G+0.11*B
img_gray = img_rgb[:,:,0] * 0.11 + img_rgb[:,:,1] * 0.59 + img_rgb[:,:,2] * 0.3
img_gray = img_gray.astype(np.uint8)
#只有当数组类型为uint8时，opencv才会认为这是图片效果如下：
第二种是对每个通道求均值：
#第二种 GRAY=(R+G+B)/3
img_gray2 = (img_rgb[:,:,0] + img_rgb[:,:,1] + img_rgb[:,:,2]) / 3
img_gray2 = img_gray2.astype(np.uint8)效果如下：
可见效果并不好
第二种是取每个通道上的最大值：
#第三种 max（R,G,B）
img_gray3 = np.zeros((256,256))
for i in range(0,256):
for j in range(0,256):
img_gray3[i][j] = np.max((img_rgb[:,:,0][i][j], img_rgb[:,:,1][i][j], img_rgb[:,:,2][i][j]))
img_gray3 = img_gray3.astype(np.uint8)效果如下：
可以看出，图片有点偏亮了，毕竟是选取的最大值
再来看看OpenCV是怎么转换的：
img_gray4 = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)效果如下：
看起来跟第一种GRAY=0.3*R+0.59*G+0.11*B的结果挺像的，来看看是不是这样实现的：
#两者相减，看值是否为0
sub = img_gray4 - img_gray
count, count1 = 0, 0
for i in range(sub.shape[0]):
for j in range(sub.shape[1]):
if(sub[i][j] == 0):
count += 1
elif(sub[i][j] == 1):
count1 += 1图片的尺寸为256*256，因此sub也为256*256，共有65536个点，sub中的零值共38599个，值为1的共有26937个，加起来刚好是65536，也验证了OpenCV使用的这种转换方式，可能在计算精度上有点区别。
接下来就看看OpenCV是怎么讲灰度图转换成彩色图的，首先读入一张灰度图（就是刚刚保存的），注意应设置flags为0，代表输入的是灰度图。
img_gray = cv2.imread(r'..\image\gray4.jpg', flags = 0)然后将其转化成彩色图：
img2 = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)img2显示如下：
是的，你没有看错，这就是转化后的彩色图，果然事实跟想象还是有差异的。接下来就分析下为什么是这个样子。先打印img2的shape看看，确保这是彩色图
print(img2.shape)输出(256, 256, 3)，可以确定这就是彩色图了。那它是如何转化的呢，我一开始的想法是：这应该是一个查表的操作，灰度图中的0-255每一个值都对应三个（R，G，B）的值，对应关系可以由某个公式计算出来。事实比这个还简单。我将每一个通道的值都跟原始灰度图做差，来看看结果如何。
sub1 = img2[:, :, 0] - img_gray
sub2 = img2[:, :, 1] - img_gray
sub3 = img2[:, :, 2] - img_gray
#判断sub中的每个值是不是都等于0
print((sub1 == 0).all())
print((sub2 == 0).all())
print((sub3 == 0).all())输出的是True True True。很明显OpenCV就是把灰度图复制了三遍，分别赋值R，G，B三个通道。
那应该怎么理解呢，其实R，G，B三个通道上的值相等时，所呈现的颜色就是灰色（很容易验证），只有亮跟暗的区别，值越大就越亮，越小就越暗。也就是从灰度图中的亮度变成了彩色图中的灰色了。所以使用这个函数将灰度图转换成彩色图时，如果出现的还是黑白图，不要觉得是程序出错了。
（占个坑）将灰度图转换成五颜六色的彩色图可能需要深度学习来实现了，有机会再写。