修改程序,遍历每行图像,并绘制成直方图。im = Image.open("1.tiff").convert("RGBA") # 将图像转换为NumPy数组 arr = np.array(im) # 获取图像宽度和高度 height, width, _ = arr.shape # 初始化直方图数据 hist = [0] * width # 遍历每列,计算白色点的个数 for x in range(width): count = 0 for y in range(height): if arr[y, x, 0] != 0 and arr[y, x, 1] != 0 and arr[y, x, 2] != 0: count += 1 hist[x] = count # 创建空白图像 fig, ax = plt.subplots() # 绘制直方图 ax.plot(range(width), hist) # 显示图像 plt.show()
时间: 2023-12-15 09:07:16 浏览: 26
要绘制每行的直方图,你需要修改代码来遍历每行而不是每列,并且计算每行的白色像素点数。以下是修改后的代码:
```
im = Image.open("1.tiff").convert("RGBA")
arr = np.array(im)
height, width, _ = arr.shape
hist = [0] * height # 初始化直方图数据,这里是行数
for y in range(height): # 遍历每行,计算白色像素点数
count = 0
for x in range(width):
if arr[y, x, 0] != 0 and arr[y, x, 1] != 0 and arr[y, x, 2] != 0:
count += 1
hist[y] = count
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(height), hist) # 绘制直方图
plt.show()
```
这样,你就可以得到每行的直方图了。注意,如果图像非常大,遍历每行可能会很耗时,你可能需要考虑对图像进行缩放。
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好的,你需要使用Python的Pillow库来读取.tiff格式的32位颜色的黑白图像。然后,你需要遍历每行每列,并计算每行每列中白色点的个数。最后,将这些白色点的个数绘制成直方图。
下面是一个代码示例:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取tiff格式的32位颜色的黑白图像
im = Image.open("image.tiff").convert("RGBA")
# 将图像转换为NumPy数组
arr = np.array(im)
# 获取图像宽度和高度
height, width, _ = arr.shape
# 初始化直方图数据
hist = [0] * width
# 遍历每列,计算白色点的个数
for x in range(width):
count = 0
for y in range(height):
if arr[y, x, 0] == 255 and arr[y, x, 1] == 255 and arr[y, x, 2] == 255:
count += 1
hist[x] = count
# 创建空白图像
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制直方图
ax.plot(range(width), hist)
# 显示图像
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用Pillow库读取了一张.tiff格式的32位颜色的黑白图像,并将其转换为RGBA模式。然后,我们将图像转换为NumPy数组,并遍历了每列,并计算了每列中白色点的个数。最后,我们使用Matplotlib库绘制了直方图,并将其显示出来。
希望这个示例能够帮助到你!如果你还有其他问题,可以继续问我。
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好的,你需要使用Python的Pillow库来读取.tiff格式的32位颜色的黑白图像。然后,你需要遍历每行每列,并计算每行每列中非黑色像素点的个数。最后,将这些非黑色像素点的个数绘制成直方图。
下面是一个代码示例:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取tiff格式的32位颜色的黑白图像
im = Image.open("image.tiff").convert("RGBA")
# 将图像转换为NumPy数组
arr = np.array(im)
# 获取图像宽度和高度
height, width, _ = arr.shape
# 初始化直方图数据
hist = [0] * width
# 遍历每列,计算非黑色像素点的个数
for x in range(width):
count = 0
for y in range(height):
if arr[y, x, 0] != 0 or arr[y, x, 1] != 0 or arr[y, x, 2] != 0:
count += 1
hist[x] = count
# 创建空白图像
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制直方图
ax.plot(range(width), hist)
# 显示图像
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用Pillow库读取了一张.tiff格式的32位颜色的黑白图像,并将其转换为RGBA模式。然后,我们将图像转换为NumPy数组,并遍历了每列,并计算了每列中非黑色像素点的个数。最后,我们使用Matplotlib库绘制了直方图,并将其显示出来。
希望这个示例能够帮助到你!如果你还有其他问题,可以继续问我。