Python を使用して画像を処理し、画像内のピクセル アクセスを実現する

この記事では、主に Python を使用して画像内のピクセル アクセスを実現する方法を紹介します。これを必要とする友人に共有します。

前の例の一部では、 Image .open() を使用して画像を開き、PIL オブジェクトを直接操作します。簡単な操作ならまだしも、少し複雑になると難しくなります。したがって、通常は画像をロードした後、画像を行列に変換して、より複雑な操作を実行します。

Pythonでnumpyライブラリとscipyライブラリを使用して、さまざまなデータ操作や科学計算を実行します。これら 2 つのライブラリは pip 経由で直接インストールできます

pip install numpy
pip install scipy

今後、Python でデジタル画像処理を実行するときは常に、これらのパッケージをインポートする必要があります:

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

画像を開いて、次のように変換します。行列、および表示:

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg')) #打开图像并转化为数字矩阵
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

numpy の array() 関数を呼び出して、PIL オブジェクトを配列オブジェクトに変換します。

画像情報を表示するには、次のメソッドを使用できます:

print img.shape 
print img.dtype 
print img.size 
print type(img)

RGB 画像の場合、配列に変換すると、rows*cols*channels の 3 次元行列になります。したがって、img[ i,j,k] を使用してピクセル値にアクセスできます。

例 1: 画像を開いてランダムに塩胡椒ノイズを追加します

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))

#随机生成5000个椒盐
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
  
plt.figure("beauty")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

例 2: レナ画像を 2 値化し、128 より大きいピクセル値は 1 になり、それ以外の場合は 0 になります

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))

rows,cols=img.shape
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if (img[i,j]<=128):
      img[i,j]=0
    else:
      img[i,j]=1
      
plt.figure("lena")
plt.imshow(img,cmap=&#39;gray&#39;)
plt.axis(&#39;off&#39;)
plt.show()

複数のピクセルを操作したい場合は、配列スライスを使用してアクセスできます。スライスメソッドは、指定された間隔でアクセスされた配列のピクセル値を返します。グレースケール画像の例をいくつか示します:

img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行
img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100
img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和
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 行所有数值的平均值
img[:,-1] # 最后一列
img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行

関連する推奨事項:

Excel xlrdを処理するPythonの方法の紹介

以上がPython を使用して画像を処理し、画像内のピクセル アクセスを実現するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。