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用python处理图片实现图像中的像素访问

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09

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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:

 
    ? 
   
         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:

 
    ? 
   
         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。

 
    ? 
   
         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 。

 
    ? 
   
         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:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         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我.

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

最后此篇关于用python处理图片实现图像中的像素访问的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于用python处理图片实现图像中的像素访问的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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