RGB转灰度，通常会使用下面的一个心理学公式：(Matlab和OpenCV中使用的也是该公式)
Gray = 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B
抛却指令优化不谈，优化转化速度的最直接方法就是将浮点运算转化为整数运算：
比如我们可以将上式转化为：
Gray = （2989*R + 5870*G + 1140*B）/ 10000，
但是上面的除法还是不够快，我们完全可以使用移位操作来代替:
Gray = （4898*R + 9618*G + 1868*B）>> 14
此外，对大部分计算机视觉应用来说，图像的精度问题不是一个特别敏感的问题，因此我们可以通过降低精度来进一步减少计算量：（我通常使用8位精度）
Gray = （76*R + 150*G + 30*B）>> 8
C++实现如下：
bool rgb2gray(unsigned char *src,unsigned char *dest,int width,int height)
{
int r, g, b;
for (int i=0;i<width*height;++i)
{
r = *src++; // load red
g = *src++; // load green
b = *src++; // load blue
// build weighted average:
*dest++ = (r * 76 + g * 150 + b * 30) >>8;
}
return true;
}
其他的精度如下：
Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2
Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3
Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4
Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5
Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8
Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9
Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10
Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11
Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12
Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13
Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14
Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17
Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18
Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19
Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20