背景介绍

图像处理是计算机视觉的基础操作之一。通过简单的灰度化算法，我们可以将图像转换为灰度模式，从而减少颜色信息的冗余，提升处理效率。本项目旨在实现图像处理的基本功能，使用Python语言中的OpenCV库读取图像，并通过灰度化算法进行处理，最终输出处理后的图片。

思路分析

1. 图像读取：使用OpenCV读取图像文件，确保兼容性。
2. 灰度化处理：将图像中的每个像素点转换为灰度值，公式为 $ gray = 256 \times \frac{pixel}{256} $，直接操作像素数组即可。
3. 文件输出：将处理后的图像保存为本地文件，保持原始分辨率和格式。

代码实现

from PIL import Image
import cv2

def grayscale(img):
    return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 示例图片路径
image_path = 'input.jpg'
output_path = 'output.jpg'

# 读取原始图片
img = cv2.imread(image_path)

# 应用灰度化
gray_img = grayscale(img)

# 保存处理后的图片
cv2.imwrite(output_path, gray_img)

总结

本项目通过灰度化算法实现图像处理，利用Python的OpenCV库进行基础操作。项目适合中级开发者，具备良好的实践性和学习性，可在1-3天内完成。该实现不仅满足功能要求，还具备良好的可扩展性，可用于后续的图像增强、滤镜等高级处理。通过实际编码，加深了对图像处理原理的理解，并提升了开发技能。