灰度图像每个像素的灰度值为1个字节（8位），按照从低到高记为L1、L2、…、L8。将I1中每个像素的L1、L2、…、L8分别用I2替换

可以使用位运算来实现：

import numpy as np

def replace_bits(img):
    img2 = np.zeros_like(img)
    for i in range(8):
        img2 += ((img >> i) & 1) * (2 ** i)
    return img2

其中，`img` 是待替换的灰度图像，`img2` 是替换后的图像。对于每个像素，我们使用一个循环遍历它的 8 个位，将它的第 i 位用 `img2` 的第 i 个位替换。最后返回替换后的图像。

相关问题

灰度图像每个像素的灰度值为1个字节（8位），按照从低到高记为L1、L2、…、L8。将图像I1中每个像素的L1、L2、…、L8分别用图像I2的替换

可以使用以下的方法将图像I1中每个像素的L1、L2、…、L8分别用图像I2的替换：

1. 读取图像I1和I2，并确定它们的大小和像素格式。

2. 对于I1中的每个像素，将其L1、L2、…、L8分别提取出来。

3. 对于I2中的每个像素，将其L1、L2、…、L8分别提取出来。

4. 将I1中的每个像素的L1、L2、…、L8依次替换为I2中对应的L1、L2、…、L8。

5. 将修改后的像素值写入新的图像中。

6. 保存新的图像。

需要注意的是，当进行像素值的替换时，需要确保两个图像的像素格式相同，否则可能会导致像素值的溢出或截断。另外，如果两个图像的大小不同，需要进行像素插值或剪切等处理，使它们的大小相同。

python实现灰度图像每个像素的灰度值为1个字节（8位），按照从低到高记为L1、L2、…、L8。将图像I1中每个像素的L1、L2、…、L8分别用图像I2的替换，用numpy对计算进行优化

可以使用如下代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像I1和I2
img1 = cv2.imread('I1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('I2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将每个像素的灰度值拆分成8个二进制位
bits = np.unpackbits(img1, axis=1)

# 将I2中每个像素的灰度值也拆分成8个二进制位
bits2 = np.unpackbits(img2, axis=1)

# 将I2中每个像素的L1~L8替换为I1中对应像素的L1~L8
bits2 = np.concatenate((bits[:, :24], bits2[:, 24:]), axis=1)

# 将二进制位重新组合成灰度值
img2 = np.packbits(bits2, axis=1)

# 保存结果
cv2.imwrite('result.png', img2)

上述代码中，`np.unpackbits()`函数可以将每个像素的灰度值拆分成8个二进制位，返回一个形状为`(height, width, 8)`的数组。`np.concatenate()`函数将两个数组按列拼接起来，即将I2中每个像素的L1~L8替换为I1中对应像素的L1~L8。最后，`np.packbits()`函数将二进制位重新组合成灰度值。这种方式使用numpy进行计算，效率较高。