python1. 读入一张彩色图片，对该图片中每个像素的RGB分量按照如下公式进行赋值，并将修改后的图片显示保存。 R’=0.393*R+0.769*G+0.189*B G’=0.349*R+0.686*G+0.168*B B’=0.272*R+0.534*G+0.131*B

你可以使用Python中的OpenCV库来读取和处理图片，然后使用matplotlib库来显示图片。下面是一份示例代码：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取输入图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将每个像素的RGB分量按照公式进行赋值
b, g, r = cv2.split(img)
r_new = 0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b
g_new = 0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b
b_new = 0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b

# 将修改后的像素值合并成新的图片
img_new = cv2.merge((b_new, g_new, r_new))

# 显示并保存图片
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_new, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.savefig('output.jpg')
plt.show()

注意：在使用matplotlib库显示图片时，需要使用cv2.cvtColor()函数将BGR格式的图片转换为RGB格式。

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python 读入一张彩色图片，对该图片中每个像素的RGB分量按照如下公式进行赋值，并将修改后的图片显示保存。 R’=0.393*R+0.769*G+0.189*B G’=0.349*R+0.686*G+0.168*B B’=0.272*R+0.534*G+0.131*B

好的，下面是代码实现：

from PIL import Image

# 读入图片
img = Image.open('input.jpg')

# 获取图片宽高
width, height = img.size

# 对每个像素进行修改
for x in range(width):
    for y in range(height):
        r, g, b = img.getpixel((x, y))
        r_new = int(0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b)
        g_new = int(0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b)
        b_new = int(0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b)
        img.putpixel((x, y), (r_new, g_new, b_new))

# 显示并保存修改后的图片
img.show()
img.save('output.jpg')

其中，`input.jpg`是输入图片的文件名，`output.jpg`是输出图片的文件名。你可以将其替换成你需要处理的图片文件名。

python显示彩色图像的RGB分量

在Python中，特别是使用PIL（Pillow）库处理图像时，你可以通过访问每个像素的红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）分量来显示彩色图像。RGB颜色模型是一种加色混合模型，其中每个颜色由这三种基本颜色的不同强度组合而成。

例如，如果你有一个名为`image`的PIL Image对象，你可以这样做：

from PIL import Image

# 打开一个彩色图像文件
img = Image.open('example.jpg')

# 获取图像的第一行第一列的RGB值
pixel = img.getpixel((0, 0))
red, green, blue = pixel

print(f"Pixel at (0, 0): Red={red}, Green={green}, Blue={blue}")

# 或者遍历整个图像并打印所有像素的RGB值
for x in range(img.width):
    for y in range(img.height):
        pixel = img.getpixel((x, y))
        print(f"Pixel at ({x}, {y}): Red={pixel[0]}, Green={pixel[1]}, Blue={pixel[2]}")

这里的`getpixel()`函数用于获取指定位置的像素值，返回的是一个包含三个元素的元组，分别对应红、绿、蓝三个分量。