灰度圖像上每個像素的顏色值又稱為灰度，指黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0。所謂灰度值是指色彩的濃淡程度，灰度直方圖是指一幅數字圖像中，對應每一個灰度值統計出具有該灰度值的象素數。
灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一個二值灰度圖象，它的象素值只能為0或1，我們說它的灰度級為2。用個例子來說明吧：一個256級灰度的圖象，如果RGB三個量相同時，如：RGB(100,100,100)就代表灰度為100，RGB(50,50,50)代表灰度為50。
現在大部分的彩色圖像都是采用RGB顏色模式，處理圖像的時候，要分別對RGB三種分量進行處理，實際上RGB並不能反映圖像的形態特征，只是從光學的原理上進行顏色的調配。
圖像灰度化處理可以作為圖像處理的預處理步驟，為之后的圖像分割、圖像識別和圖像分析等上層操作做准備。
圖像灰度化處理有以下幾種方式：
1. 分量法
將彩色圖像中的三分量的亮度作為三個灰度圖像的灰度值，可根據應用需要選取一種灰度圖像。
2. 最大值法
將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。
3. 平均值法
將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個灰度值。
4. 加權平均法
根據重要性及其它指標，將三個分量以不同的權值進行加權平均。由於人眼對綠色的敏感最高，對藍色敏感最低，因此，按下式對RGB三分量進行加權平均能得到較合理的灰度圖像。
代碼實現：
package part; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class Grayscale { public static void main(String[] args) { transform(); } private static void transform(){ System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); Mat srcImage = Imgcodecs.imread("./data/yasuo.png"); Mat dstImage = new Mat(); Imgproc.cvtColor(srcImage, dstImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY,0); Imgcodecs.imwrite("./data/yasuo2.png", dstImage); } }
效果：
原圖
處理后
