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我有一个颜色离散的城市图像(绿色=草地,黑色=建筑物,白色/黄色=道路)。使用 Pillow,我将图片导入到我的(Python)程序中,并将其转换为具有离散颜色值的 Numpy 数组(即绿色像素变为 1,黑色像素变为 2 等)。
我想降低图像的分辨率(用于计算目的),同时保留尽可能多的信息。但是,使用 Pillow 的 resize() 方法,颜色会偏离这些离散值。如何在(最重要的)保留离散颜色和(也很重要)丢失尽可能少的信息的同时缩小该图像的比例?
这是图像的示例:https://i.imgur.com/6Tef55H.png
编辑:每个请求,一些代码:
from PIL import Image
import Numpy as np
picture = Image.open(some_image.png)
width, height = picture.size
pic_array = np.zeros(width,height)
# Turn the image into discrete values
for i in range(0,width):
for j in range(0,height):
red, green, blue = picture.getpixel((i,j))
if red == a and green == b and blue == c:
#An example of how discrete colors are converted to values
pic_array[i][j] = 1
scaled_array = pic_array[0:width:5, 0:height,5]
最佳答案
我对这个问题很感兴趣,并编写了一些代码来尝试一些想法 - 特别是@jasonharper 在评论中建议的“模式”过滤器。所以,我编程了它。
首先,输入图像不是 4 个很好定义的类,而是实际上有 6,504 种不同的颜色,所以我使用 制作了 4 种颜色的调色板。 ImageMagick 像这样:
magick xc:black xc:white xc:yellow xc:green +append palette.png
magick map.png +dither -remap palette.png start.png
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy import stats
from skimage.util import view_as_blocks
# Open image and make into Numpy array
im = Image.open('start.png')
na = np.array(im)
# Make a view as 3x3 blocks - crop anything not a multiple of 3
block_shape=(3,3)
view = view_as_blocks(na[:747,:], block_shape)
flatView = view.reshape(view.shape[0], view.shape[1], -1) # now (249,303,9)
# Get median of each 3x3 block
resMedian = np.median(flatView, axis=2).astype(np.uint8)
Image.fromarray(resMedian*60).save('resMedian.png') # arbitrary scaling by 60 for contrast
# Get mode of each 3x3 block
resMode = stats.mode(flatView, axis=2)[0].reshape((249,303)).astype(np.uint8)
Image.fromarray(resMode*60).save('resMode.png') # arbitrary scaling by 60 for contrast
关于python - 如何在不丢失离散值的情况下缩小图像?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62133515/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!