优化:from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #载入图片并转成numpy数组 im = np.array(Image.open('image_2/doraemon.webp')) #修改背景颜色,保存到图片文件filename中 #背景颜色蓝色(RGB值之和在大于350小于460之间),修改为橙色(RGB的值为[255,165,0]) def Background_change(filename): #代码开始 im2 = im.copy() for row in im2: x = np.where((350>np.sum(row,axis=1)) & (np.sum(row,axis=1)>460)) if len(x)==0: row [:]=[1,165/255,0] else: row[:row[x[0]]]=row[row[x[-1]]:]=[1,165/255,0] plt.imshow(im2) im2=(im2*255).astype(np.uint8) Image.fromarray(im2).save(filename) #代码结束
时间: 2023-12-11 12:04:32 浏览: 35
优化后的代码如下:
```python
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 载入图片并转成numpy数组
im = np.array(Image.open('image_2/doraemon.webp'))
# 修改背景颜色,保存到图片文件filename中
# 背景颜色蓝色(RGB值之和在大于350小于460之间),修改为橙色(RGB的值为[255,165,0])
def background_change(filename):
# 复制一份原始图片数据
im2 = im.copy()
# 找到所有背景颜色为蓝色的像素点,并将其替换为橙色
for row in im2:
x = np.where((350 > np.sum(row, axis=1)) & (np.sum(row, axis=1) > 460))
if len(x[0]) > 0:
row[:x[0][0]] = [255, 165, 0]
row[x[0][-1]+1:] = [255, 165, 0]
# 显示修改后的图片
plt.imshow(im2)
# 将图片保存到文件
im2 = (im2 * 255).astype(np.uint8)
Image.fromarray(im2).save(filename)
# 调用函数修改背景颜色
background_change('image_2/new_doraemon.png')
```
优化点:
1. 在函数中对原始图片进行复制,避免修改原始图片数据。
2. 修改了替换背景颜色的代码,避免多余的判断,并将颜色修改为橙色。
3. 对图片进行保存时,先将数组中的浮点数乘以255并转换为整数类型,再使用PIL库保存为图片文件。
以上是我对代码的优化建议,希望对您有所帮助。