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python圖像處理象素的瀏覽與裁切實例

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　　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例詳細說明，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，祝愿大家多多的發展，盡早漲薪。


　　前言


　　高清圖片讀取系統中后，要以numpy二維數組存有的。所以對numpy二維數組的所有作用，對圖片也適用于。對數組元素的瀏覽，實際上是對圖片像素數的瀏覽。


　　彩色圖片訪問方式為：


　　img[i,j,c]


　　i表示圖片的行數，j表示圖片的列數，c表示圖片的通道數（RGB三通道分別對應0，1，2）。坐標是從左上角開始。


　　灰度圖片訪問方式為：


　　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)

01.png

　　除了對像素進行讀取，也可以修改像素值。


　　例3：對小貓圖片隨機添加椒鹽噪聲


　　from skimage import io,data
　　import numpy as np
　　img=data.chelsea()
　　#隨機生成5000個椒鹽
　　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)

02.png

　　這里用到了numpy包里的random來生成隨機數，randint(0,cols)表示隨機生成一個整數，范圍在0到cols之間。


　　用img[x,y,:]=255這句來對像素值進行修改，將原來的三通道像素值，變為255


　　通過對數組的裁剪，就可以實現對圖片的裁剪。


　　例4：對小貓圖片進行裁剪


　　from skimage import io,data
　　img=data.chelsea()
　　roi=img[80:180,100:200,:]
　　io.imshow(roi)

03.png

　　對多個像素點進行操作，使用數組切片方式訪問。切片方式返回的是以指定間隔下標訪問該數組的像素值。下面是有關灰度圖像的一些例子：


　　img[i,:]=im[j,:]#將第j行的數值賦值給第i行
　　img[:,i]=100#將第i列的所有數值設為100
　　img[:100,:50].sum()#計算前100行、前50列所有數值的和
　　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行所有數值的平均值
　　img[:,-1]#最后一列
　　img[-2,:](or im[-2])#倒數第二行


　　最后我們再看兩個對像素值進行訪問和改變的例子：


　　例5：將lena圖片進行二值化


　　像素值大于128的變為1，否則變為0


　　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)

　　

04.png

       這個例子，使用了color模塊的rgb2gray（）函數，將彩色三通道圖片轉換成灰度圖。轉換結果為float64類型的數組，范圍為[0,1]之間。


　　例6：R通道的所有像素值進行判斷


　　from skimage import io,data
　　img=data.chelsea()
　　reddish=img[:,:,0]>170
　　img[reddish]=[0,255,0]
　　io.imshow(img)

05.png

　　這個例子先對R通道的所有像素值進行判斷，如果大于170，則將這個地方的像素值變為[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，希望可以給大家帶來幫助。

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