So verwenden Sie Python für Graustufenbilder
Einführung:
Graustufen sind eine häufig verwendete Operation im Bereich der Bildverarbeitung, die Farbbilder in Graustufenbilder umwandelt. In einem Graustufenbild stellt der Wert jedes Pixels den Helligkeitswert des Pixels dar. Die Graustufe von 0 bis 255 wird normalerweise verwendet, um die Helligkeit des Pixels darzustellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Python-Sprache für Graustufenbilder verwenden.
from PIL import Image
open
der PIL-Bibliothek, um das Bild zu öffnen. Wir wählen ein Farbbild zur Verarbeitung aus. open
函数打开图片,我们选择一张彩色图片进行处理。image = Image.open("color_img.jpg")
convert
方法,我们可以将彩色图片转换为灰度图片。在convert
方法中,传入参数"L"
代表将图片转换为灰度模式。gray_image = image.convert("L")
save
方法将灰度图片保存到指定的路径和文件名。gray_image.save("gray_img.jpg")
show
gray_image.show()
Durch Aufrufen der convert
-Methode können wir Farbbilder in Graustufenbilder konvertieren. In der Methode convert
wird der Parameter "L"
übergeben, um das Bild in den Graustufenmodus zu konvertieren.
from PIL import Image # 打开图片 image = Image.open("color_img.jpg") # 转换为灰度图片 gray_image = image.convert("L") # 保存灰度图片 gray_image.save("gray_img.jpg") # 显示灰度图片 gray_image.show()
save
, um das Graustufenbild im angegebenen Pfad und Dateinamen zu speichern. 🎜🎜rrreeeshow
in der PIL-Bibliothek verwenden, um Graustufenbilder anzuzeigen. 🎜🎜rrreee🎜Vollständiges Codebeispiel: 🎜rrreee🎜Zusammenfassung: 🎜In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Python für Graustufenbilder verwenden. Durch den Import der PIL-Bibliothek können wir Graustufenbilder einfach öffnen, konvertieren, speichern und anzeigen. Graustufen sind eine der Grundoperationen der Bildverarbeitung, mit deren Hilfe wir Informationen wie Bildhelligkeit und -textur besser analysieren können. In praktischen Anwendungen können wir Graustufenbilder je nach Bedarf weiterverarbeiten, z. B. Kantenerkennung, Binärisierung und andere Vorgänge. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie Graustufenbilder mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!