目录
一、灰度原理
1.1 图像的存储与像素
1.1.1 像素与分辨率
像素是影像显示的基本单位，是一个具有明确位置和颜色值的方格。
分辨率指的是一个显示系统对图像细节的分辨能力，通常以长边像素个数乘以宽边像素个数来表示。
目前有多种分辨率，如VGA,HD,4K等。
以VGA为例，VGA(Video Graphics Array)是IBM在1987年随PS/2机一起推出的一种视频传输标准，其分辨率为640×480，
表示在以VGA作为分辨率的显示屏上，其长边具有640个像素边长，宽边具有480个像素边长。
同理，对于4K分辨率（3840×2160）来说，则以4K作为分辨率的显示屏上，其长边具有3840个像素边长，宽边具有2160个像素边长。
显然，在4K分辨率下显示的图像普遍会比在VGA分辨率下显示的图像更加清晰，细节程度更高。
1.1.2 物理原理
图像在计算机中存储的本质是：存储每一个组成这副图像的各个像素的颜色值。
各个像素的颜色值，在计算机看来，就是一连串的二进制序列。
也就是说，对于一副图像，其每一个像素的颜色值都由一个对应的二进制序列来控制。
对于每一个像素的二进制序列，都会经过显卡，将CPU提供的指令和数据进行相应的处理，变成显示器能够接受的文字或图像。
再通过显示器显示出来，最终呈现在计算机使用者的眼前。
1.2 RGB图像
RGB指的是三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以合成产生各种色彩光。
在计算机中，我们赋予RGB图像的每一个像素24位，即3个8位二进制数。
其中，这三个8位的二进制数分别表示红色，绿色和蓝色的强度：如（0，0，0）表示红色的强度为0，绿色的强度为0，蓝色的强度为0。既然每种颜色的强度都为0，那么（0，0，0）表示的是黑色。
同理，（255，255，255）表示的是白色，（255，0，0）表示的是红色。
也就是说，一副RBG图像的每一个像素都由三个向量来量化，总共可以表示256³，也就是16777216种不同的颜色。
1.3 灰度图像
显然，对于部分不需要颜色检测的图像处理来说，减少图像的原始数据量可以使我们后续的计算更少、更快。
所以我们可以先将图像进行灰度预处理。
灰对于一副RGB图像来说，其每一个像素由三个分量构成；
而对于一副灰度图像来说，其每个向量仅由一个分量构成。
每一个分量的大小为8位，也就是总共有256种选择。
灰度图像即是用256个数字来衡量灰度的深浅，值越大，代表越白，值越小，代表越黑。255代表白色，0代表黑色。
二、RGB转灰度公式
RGB图像转灰度有一个公式：
这个公式是用一个1×3的矩阵去左乘从上至下依次为B，G，R的RGB3×1矩阵。
得到的则是一个灰度值。
再将每一个像素都应用这个灰度值，最终则组成了由RGB转灰度的灰度图像。