Python图像灰度变换及图像数组操作图像灰度变换及图像数组操作
使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理
numpy简介:简介:
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚
类等提供了基础。
在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表
示向量、矩阵和图像。通过对图像的数组进行直接操作,就可以完成很多图像处理。
numpy的相关知识网上有很多资料,作为python科学计算的基础,还是非常值得认真学习的。
使用图像数组进行基本图像操作:
认识图像数组:
通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组,以及numpy数组的切片。
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg"))
#输出数组的各维度长度以及类型
print im.shape,im.dtype
#输出位于坐标100,100,颜色通道为r的像素值
print im[100,100,0] #输出坐标100,100的rgb值
print im[100,100]及类型
print im.shape,im.dtype
运行结果:
(600, 500, 3) uint8
64
[ 64 117 195]
我们看到的是一个三维数组,分别代表横坐标,纵坐标和颜色通道。
我们可以通过数组把红蓝通道交换
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg"))
#红色通道
r = im[:,:,0] #交换红蓝通道并显示
im[:,:,0] = im[:,:,2] im[:,:,2] = r
imshow(im)
show()
这里用到了numpy数组的切片方式,关于numpy的资料网上有很多,就不过多叙述了。
运行结果:
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