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python图片转灰色(python灰度图像变彩色)

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python io. imread如何设置参数,使读取的图片为灰度图?

方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图:

img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下:")

print('大小:{}'.format(img.shape))

print("类型:%s"%type(img))

print(img)

运行结果如下图所示:

方法二:使用OpenCV,先读取图片,然后在转换为灰度图:

img = cv2.imread(imgfile)

#print(img.shape)

#print(img)

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)结果如下:")

print('大小:{}'.format(gray_img.shape))

print("类型:%s" % type(gray_img))

print(gray_img)

运行结果如下:

方法三:使用PIL库中的Image模块:

img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片,灰度化,转换为数组,L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型

print("Image方法的结果如下:")

print('大小:{}'.format(img.shape))

print("类型:%s" % type(img))

print(img)

python训练得到的分割图值是负的怎么得到黑白图

使用python将图片改为灰度图或黑白图有三种方式:

1. 使用cv2库将图片改为灰度图2. 利用PIL库将图片改为黑白图3. 利用PIL库将图片改为灰度图。

Python [7] 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。Python 2于2000年10月16日发布,稳定版本是Python 2.7。Python 3于2008年12月3日发布,不完全兼容Python 2。 [6] 2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。

如何用python把图片转换成黑白像素的

如果你下载的是Python3的,那么print("hello world")才正确。

图像处理中的边缘检测这块一般采用膨胀算法啥的,第一步应该是从彩色或者灰度转二色,我觉得用PIL这些库来处理挺好。而图像处理本身python应该有包可以干这个活的吧。

python的pillow库怎么处理灰度图像

Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

1)使用 Image 类

PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。

要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:

from PIL import Image

im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:

print(im.format, im.size, im.mode)

('JPEG', (600, 351), 'RGB')

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。

如果文件打开错误,返回 IOError 错误。

只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:

im.show()

2)读写图像

PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

加载文件,并转化为png格式:

"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys

for infile in sys.argv[1:]:

f,e = os.path.splitext(infile)

outfile = f +".png"

if infile != outfile:

try:

Image.open(infile).save(outfile)

except IOError:

print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。

3)创建缩略图

缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:

# create thumbnail

size = (128,128)

for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):

f, ext = os.path.splitext(infile)

img = Image.open(infile)

img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。

注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。

4)图像的剪切、粘贴与合并操作

Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:

# crop, paste and merge

im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义,分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点,单位是px,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。

5)分离和合并颜色通道

对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:

r,g,b = im.split()

im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。

6)几何变换

对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:

out = im.resize((128,128))

out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中,resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中,对于一些常见的旋转作了专门的定义:

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

out = im.transpose(Image.ROTATE_180)

out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7)颜色空间变换

在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:

cmyk = im.convert("CMYK")

gray = im.convert("L")

8)图像滤波

图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测,使用该模块时,需先导入,使用方法如下:

from PIL import ImageFilter

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)

conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)

edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

imgF.show()

outF.show()

conF.show()

edgeF.show()

除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器:

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

python 如何只选中图片里的一种颜色 变更为另一个种颜色

import Image  

img = Image.open("pic.jpg") 

for i in xrange(300):

    for j in xrange(300):

       

        r,g,b = img.getpixel((i,j))

        if(b  g and b  r): #对蓝色进行判断

            b=127

            g=127

            r=127

        

        img.putpixel((i,j), (r,g,b)) 

img.show()

python实现图片变亮或者变暗的方法

python实现图片变亮或者变暗的方法

这篇文章主要介绍了python实现图片变亮或者变暗的方法,涉及Python中Image模块操作图片的相关技巧,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:

import Image

# open an image file (.jpg or.png) you have in the working folder

im1 = Image.open("angelababy.jpg")

# multiply each pixel by 0.9 (makes the image darker)

# works best with .jpg and .png files, darker 1.0 lighter

# (.bmp and .gif files give goofy results)

# note that lambda is akin to a one-line function

im2 = im1.point(lambda p: p * 0.5)

# brings up the modified image in a viewer, simply saves the image as

# a bitmap to a temporary file and calls viewer associated with .bmp

# make certain you have associated an image viewer with this file type

im2.show()

# save modified image to working folder as Audi2.jpg

im2.save("angelababy2.jpg")

运行效果如下所示:

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。