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我如何在 python 中执行此操作?谁能帮忙?谢谢!
到目前为止我有这个:
到目前为止,我已经开始并得出了这个结论,但我不知道它是否正确,或者即使我走在正确的轨道上:
def randomStars(small, large):
import random
file = pickAFile()
pic = makePicture(myPic)
#x = random.randrange(getWidth(pic))
#y = random.randrange(getHeight(pic))
for pixel in pic.getAllPixels():
if random.random() < 0.25:
pixel.red = random.randint(256)
pixel.green = random.randint(256)
pixel.blue = random.randint(256)
show(pic)
我不知道我在做什么:(
最佳答案
这看起来是一个很好的例子来尝试 superpixels ,由 skimage 实现.您可能可以通过更简单的方式来解决您的问题。
import urllib
import random
import io
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.segmentation
import pandas
# Read the image
f = io.BytesIO(urllib.urlopen('http://oi46.tinypic.com/34il9hu.jpg').read())
img = plt.imread(f, format='jpg')
# Prefer to keep pixels together based on location
# But not too much, so we still get some branches.
superpixel = skimage.segmentation.slic(img, n_segments=200, ratio=20)
plt.imshow(superpixel%7, cmap='Set2')
现在我们有了超像素,我们可以通过对每个超像素进行分类来更容易地进行分类。你可以在这里使用一些花哨的分类,但这个例子很简单,天空是蓝色的,让我们手工来做。
# Create a data frame with the relative blueish of every super pixel
# Convert image to hsv
hsv = matplotlib.colors.rgb_to_hsv(img.astype('float32')/255)
# Define blueish as the percentage of pixels in the blueish range of the hue space
df =pandas.DataFrame({'superpixel':superpixel.ravel(),
'blue':((hsv[:,:,0] > 0.4) & (hsv[:,:,0]<0.8)).astype('float32').ravel(),
'value':hsv[:,:,2].ravel()})
grouped = df.groupby('superpixel').mean()
# Lookup the superpixels with the least blue
blue = grouped.sort('blue', ascending=True).head(100)
# Lookup the darkest pixels
light = grouped.sort('value', ascending=True).head(50)
# If superpixels are too dark or too blue, get rid of them
mask = (np.in1d(superpixel, light.index ).reshape(superpixel.shape) |
np.in1d(superpixel, blue.index ).reshape(superpixel.shape))
# Now we can put the stars on the blueish, not too darkish areas
def randomstar(img, mask):
"""random located star"""
x,y = random.randint(1,img.shape[0]-1), random.randint(1,img.shape[1]-1)
if not mask[x-1:x+1, y-1:y+1].any():
# color not so random
img[x,y,:] = 255
img[x-1,y,:] = 255
img[x+1,y,:] = 255
img[x,y-1,:] = 255
img[x,y+1,:] = 255
for i in range(100):
randomstar(img, mask)
plt.imshow(img)
关于python - 更改图片中的随机像素,python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15145046/
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