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用python处理图片实现图像中的像素访问

2021-02-18 00:05denny402 Python

本篇文章主要介绍了用python处理图片实现图像中的像素访问,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了。因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。

python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。我们可以通过pip来直接安装这两个库

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pip install numpy
pip install scipy

以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包:

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from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

打开图像并转化为矩阵,并显示:

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from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg')) #打开图像并转化为数字矩阵
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

调用numpy中的array()函数就可以将PIL对象转换为数组对象。

查看图片信息,可用如下的方法:

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print img.shape
print img.dtype
print img.size
print type(img)

如果是RGB图片,那么转换为array之后,就变成了一个rows*cols*channels的三维矩阵,因此,我们可以使用img[i,j,k]来访问像素值。

例1:打开图片,并随机添加一些椒盐噪声

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from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))
 
#随机生成5000个椒盐
rows,cols,dims=img.shape
for i in range(5000):
  x=np.random.randint(0,rows)
  y=np.random.randint(0,cols)
  img[x,y,:]=255
  
plt.figure("beauty")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

用python处理图片实现图像中的像素访问

例2:将lena图像二值化,像素值大于128的变为1,否则变为0

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from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))
 
rows,cols=img.shape
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if (img[i,j]<=128):
      img[i,j]=0
    else:
      img[i,j]=1
      
plt.figure("lena")
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

用python处理图片实现图像中的像素访问

如果要对多个像素点进行操作,可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问 该数组的像素值。下面是有关灰度图像的一些例子:

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img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行
img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100
img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和
img[50:100,50:100] # 50~100 行,50~100 列(不包括第 100 行和第 100 列)
img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值
img[:,-1] # 最后一列
img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5096491.html

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