資訊專欄INFORMATION COLUMN
此篇文章主要是給大家介紹了python圖像處理象素的瀏覽與裁切實(shí)例詳細(xì)說(shuō)明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家多多的發(fā)展，盡早漲薪。
前言
高清圖片讀取系統(tǒng)中后，要以numpy二維數(shù)組存有的。所以對(duì)numpy二維數(shù)組的所有作用，對(duì)圖片也適用于。對(duì)數(shù)組元素的瀏覽，實(shí)際上是對(duì)圖片像素?cái)?shù)的瀏覽。
彩色圖片訪問(wèn)方式為：
img[i,j,c]
i表示圖片的行數(shù)，j表示圖片的列數(shù)，c表示圖片的通道數(shù)（RGB三通道分別對(duì)應(yīng)0，1，2）。坐標(biāo)是從左上角開(kāi)始。
灰度圖片訪問(wèn)方式為：
gray[i,j]
例1：輸出小貓圖片的G通道中的第20行30列的像素值
from skimage import io,data img=data.chelsea() pixel=img[20,30,1] print(pixel)
輸出為129
例2：顯示紅色單通道圖片
from skimage import io,data img=data.chelsea() R=img[:,:,0] io.imshow(R)
除了對(duì)像素進(jìn)行讀取，也可以修改像素值。
例3：對(duì)小貓圖片隨機(jī)添加椒鹽噪聲
from skimage import io,data import numpy as np img=data.chelsea() #隨機(jī)生成5000個(gè)椒鹽 rows,cols,dims=img.shape for i in range(5000): x=np.random.randint(0,rows) y=np.random.randint(0,cols) img[x,y,:]=255 io.imshow(img)
這里用到了numpy包里的random來(lái)生成隨機(jī)數(shù)，randint(0,cols)表示隨機(jī)生成一個(gè)整數(shù)，范圍在0到cols之間。
用img[x,y,:]=255這句來(lái)對(duì)像素值進(jìn)行修改，將原來(lái)的三通道像素值，變?yōu)?55
通過(guò)對(duì)數(shù)組的裁剪，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片的裁剪。
例4：對(duì)小貓圖片進(jìn)行裁剪
from skimage import io,data img=data.chelsea() roi=img[80:180,100:200,:] io.imshow(roi)
對(duì)多個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操作，使用數(shù)組切片方式訪問(wèn)。切片方式返回的是以指定間隔下標(biāo)訪問(wèn)該數(shù)組的像素值。下面是有關(guān)灰度圖像的一些例子：
img[i,:]=im[j,:]#將第j行的數(shù)值賦值給第i行 img[:,i]=100#將第i列的所有數(shù)值設(shè)為100 img[:100,:50].sum()#計(jì)算前100行、前50列所有數(shù)值的和 img[50:100,50:100]#50~100行，50~100列（不包括第100行和第100列） img<i>.mean()#第i行所有數(shù)值的平均值 img[:,-1]#最后一列 img[-2,:](or im[-2])#倒數(shù)第二行
最后我們?cè)倏磧蓚€(gè)對(duì)像素值進(jìn)行訪問(wèn)和改變的例子：
例5：將lena圖片進(jìn)行二值化
像素值大于128的變?yōu)?，否則變?yōu)?
from skimage import io,data,color img=data.lena() img_gray=color.rgb2gray(img) rows,cols=img_gray.shape for i in range(rows): for j in range(cols): if(img_gray[i,j]<=0.5): img_gray[i,j]=0 else: img_gray[i,j]=1 io.imshow(img_gray)
這個(gè)例子，使用了color模塊的rgb2gray（）函數(shù)，將彩色三通道圖片轉(zhuǎn)換成灰度圖。轉(zhuǎn)換結(jié)果為float64類型的數(shù)組，范圍為[0,1]之間。
例6：R通道的所有像素值進(jìn)行判斷
from skimage import io,data img=data.chelsea() reddish=img[:,:,0]>170 img[reddish]=[0,255,0] io.imshow(img)
這個(gè)例子先對(duì)R通道的所有像素值進(jìn)行判斷，如果大于170，則將這個(gè)地方的像素值變?yōu)閇0,255,0],即G通道值為255，R和B通道值為0。
綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)?lái)幫助。
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