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python图像处理象素的浏览与裁切实例

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  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)

01.png

  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)

02.png

  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)

03.png

  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<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


  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]<=0.5):
  img_gray[i,j]=0
  else:
  img_gray[i,j]=1
  io.imshow(img_gray)

  

04.png

       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]>170
  img[reddish]=[0,255,0]
  io.imshow(img)

05.png

  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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