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用python简单处理图片(4):图像中的像素访问

用python简单处理图片(4):图像中的像素访问

作者: 裁尘的人儿 | 来源:发表于2019-10-06 14:53 被阅读0次

    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

    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:

    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:

    fromPILimport Imageimport numpy as npimport 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:

    **print img.shape **

    **print img.dtype **

    **print img.size **

    printtype(img)

    如果是RGB图片,那么转换为array之后,就变成了一个rowscolschannels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

    fromPILimport Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

    img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))#随机生成5000个椒盐rows,cols,dims=img.shapeforiinrange(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()

    image

    例2:将lena图像二值化,像素值大于128的变为1,否则变为0

    fromPILimport Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

    img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))

    rows,cols=img.shapeforiin range(rows):

    ** forjin 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()

    plt.savefig("./11.jpg")

    image

    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:

    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,:] (orim[-2])# 倒数第二行

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