from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open("work/Lena_RGB.jpg") plt.imshow(img) plt.show() plt.close() img_arr = np.array(img) h,w = img_arr.shape gray_levels = np.arange(256) freq = np.zeros(256) for i in range(h): for j in range(w): freq[img_arr[i, j]] += 1 prob = freq / (h * w)
时间: 2024-01-01 10:06:54 浏览: 61
PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法
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这段代码是用Python处理图像的代码,主要功能是打开一张名为"Lena_RGB.jpg"的图片,并将其转化为numpy数组形式。然后使用matplotlib库中的plt.imshow()和plt.show()函数将图片显示出来。接下来,代码计算了图片中每个像素值的出现频率,并将其存储在名为freq的数组中。最后,根据频率数组计算每个像素值的概率,并将其存储在名为prob的数组中。
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