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()
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()
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找一找教程网。