def img2char(img): res = '' width, height = img.size for h in range(height): for w in range(width): res += select_ascii_char(*img.getpixel((w,h))[:3]) res += '\n' return res
时间: 2024-02-29 08:55:58 浏览: 24
这段代码实现了一个函数,将灰度图像转换为一组ASCII字符形式的字符串。具体来说,该函数首先通过img.size获取灰度图像的宽度和高度,然后使用两个循环遍历每个像素点,通过img.getpixel()方法获取像素点在灰度图像中的坐标和RGB值,并调用select_ascii_char()函数将RGB值转换为一个对应的ASCII字符。在每一行的像素点处理完毕后,将结果字符串res末尾添加一个换行符'\n',表示换行。最后返回处理好的字符串res。值得注意的是,该函数中使用了*img.getpixel((w,h))[:3]的方式将RGB元组解包成三个参数,传递给select_ascii_char()函数,这样可以避免手动分别传递三个参数。
相关问题
优化from PIL import Image def got_RGB(img_path): img = Image.open(img_path) width, height = img.size img = img.convert('RGB') sum = 0 for i in range(width): for j in range(height): r, g, b = img.getpixel((i, j)) if r!= 0: s=200 f=578 t=f*s/r sum=sum+t print(t) print(sum)
这段代码从给定的图像文件路径中读取图,并计算图像中非零素的 RGB 值之和首先,通过 `Image.open()` 函数打开像文件,并获取图像的宽度和高度。后,使用 `convert('RGB')` 将图像转换为 RGB 模式,以便在后续操作中获取每个像素点的 RGB 值。
接下来,通过嵌套的循环遍历图像的每个像素点。使用 `getpixel()` 函数获取当前像素点的 RGB 值,并将其分别赋值给变量 `r`、`g` 和 `b`。
在条件判断 `if r != 0` 中,如果红色分量 `r` 不等于零,则执行以下操作:
1. 定义变量 `s` 和 `f` 分别为200和578。
2. 计算变量 `t` 的值,通过将 `f * s` 除以 `r`。
3. 将变量 `t` 的值累加到变量 `sum` 中。
4. 打印变量 `t` 的值。
最后,循环结束后,打印变量 `sum` 的值,表示所有非零像素的 RGB 值之和。
需要注意的是,代码中的打印语句 `print(t)` 是在每次迭代中打印当前像素点的计算结果。
def preimg(img_name, width = 100, height = 100): img = Image.open(img_name) print(img.size) img = img.resize((width, height), Image.NEAREST) print(img.size) img.convert('L') return img
这段代码实现了一个函数,用于将指定路径下的图片缩放并转换为灰度图像。具体来说,该函数首先使用PIL库中的Image.open()方法打开指定路径下的图片,并输出图片的原始大小。然后,将图片缩放到指定的宽度和高度(width和height)并输出缩放后的图片大小。接着,使用Image.convert()方法将图片转换为灰度图像(L模式)。最后,返回处理后的图片对象。需要注意的是,函数中使用了NEAREST参数来指定缩放时使用最近邻插值法,可能会导致缩放后的图片出现锯齿状边缘。若需要更高质量的缩放效果,可以使用其他插值方法或者调用scikit-image库中的函数实现。