用python简单处理图片(4):图像中的像素访问

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

 

posted @ 2016-01-03 15:26  denny402  阅读(...)  评论(...编辑  收藏