python图像处理象素的浏览与裁切实例

89542767 发布于2022-12-28 15:32 / 357人阅读

　　此篇文章主要是给大家介绍了python图像处理象素的浏览与裁切实例详细说明，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的发展，尽早涨薪。

　　前言

　　高清图片读取系统中后，要以numpy二维数组存有的。所以对numpy二维数组的所有作用，对图片也适用于。对数组元素的浏览，实际上是对图片像素数的浏览。

　　彩色图片访问方式为：

　　img[i,j,c]

　　i表示图片的行数，j表示图片的列数，c表示图片的通道数（RGB三通道分别对应0，1，2）。坐标是从左上角开始。

　　灰度图片访问方式为：

　　gray[i,j]

　　例1：输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值

　　from skimage import io,data
　　img=data.chelsea()
　　pixel=img[20,30,1]
　　print(pixel)

　　输出为129

　　例2：显示红色单通道图片

　　from skimage import io,data
　　img=data.chelsea()
　　R=img[:,:,0]
　　io.imshow(R)

　　除了对像素进行读取，也可以修改像素值。

　　例3：对小猫图片随机添加椒盐噪声

　　from skimage import io,data
　　import numpy as np
　　img=data.chelsea()
　　#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
　　io.imshow(img)

　　这里用到了numpy包里的random来生成随机数，randint(0,cols)表示随机生成一个整数，范围在0到cols之间。

　　用img[x,y,:]=255这句来对像素值进行修改，将原来的三通道像素值，变为255

　　通过对数组的裁剪，就可以实现对图片的裁剪。

　　例4：对小猫图片进行裁剪

　　from skimage import io,data
　　img=data.chelsea()
　　roi=img[80:180,100:200,:]
　　io.imshow(roi)

　　对多个像素点进行操作，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&lt;i&gt;.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

　　最后我们再看两个对像素值进行访问和改变的例子：

　　例5：将lena图片进行二值化

　　像素值大于128的变为1，否则变为0

　　from skimage import io,data,color
　　img=data.lena()
　　img_gray=color.rgb2gray(img)
　　rows,cols=img_gray.shape
　　for i in range(rows):
　　for j in range(cols):
　　if(img_gray[i,j]&lt;=0.5):
　　img_gray[i,j]=0
　　else:
　　img_gray[i,j]=1
　　io.imshow(img_gray)

这个例子，使用了color模块的rgb2gray（）函数，将彩色三通道图片转换成灰度图。转换结果为float64类型的数组，范围为[0,1]之间。

　　例6：R通道的所有像素值进行判断

　　from skimage import io,data
　　img=data.chelsea()
　　reddish=img[:,:,0]&gt;170
　　img[reddish]=[0,255,0]
　　io.imshow(img)

　　这个例子先对R通道的所有像素值进行判断，如果大于170，则将这个地方的像素值变为[0,255,0],即G通道值为255，R和B通道值为0。

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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