在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。...使用图像数组进行基本图像操作：认识图像数组：通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。...]运行结果：(600, 500) float32 110.0额外的参数‘f'将数组的数据类型转为浮点数由于灰度图没有颜色信息，所以形状元组只有两个数值*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray...()完成，如im = Image.fromarray(im)图像数组的简单应用——灰度变换：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。...这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。
文章目录 一、图像的 RGB 色彩模式 二、Python的 PIL 库 三、图像的数组表示 四、图像的变换 五、图像的手绘效果实现 ?...一、图像的 RGB 色彩模式 图像一般使用 RGB 色彩模式，即每个像素点的颜色由红R绿G蓝B三个通道组成 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中红绿蓝的取值范围都是0-255 RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色...这个库提供了广泛的文件格式支持，高效的内部展现，以及十分强大的图像处理能力。 图像存储：PIL设计用于图像归档和图像批量处理，你可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等等。...为了方便测试，还提供了 show() 方法，可以保存图像到磁盘并显示。 图像处理：这个库包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换。...四、图像的变换 图像可以表示为数组，而数组是可以运算的，经过运算后的数组可以改变图像形状，对图像进行变换。读入图像后，获得像素 RGB 的值，修改后保存为新的文件。 原始图片如下： ?
(M) # numpy数组结果显示是：numpy.ndarrayM[:2]array([[[ 99, 110, 93], [ 85, 98, 80], [ 80,...width：图像的宽度（水平方向的像素列数）。channels：颜色通道数（如RGB图像为3，灰度图像为1）。...()是图像处理库Pillow (PIL) 中的一个核心方法，其作用是将 NumPy 数组转换为 PIL 的 Image 对象display(Image.fromarray(M)) # 将numpy数组转成...Image Grayscaling图片灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，也就是将包含丰富颜色信息的图像转换为仅包含亮度信息的黑白图像（实际上是不同深浅的灰色）。...基本原理：灰度化通过数学转换将彩色图像（通常由红、绿、蓝三个通道组成）转换为单通道的灰度图像，其中每个像素的值代表该点的亮度。
将图像转换为数字派数组 考虑以下代码将图像转换为 Numpy 数组： # Import necessary libraries import csv from PIL import Image import...CSV库用于读取和写入CSV文件，而PIL库用于打开和操作图像。NumPy库用于将图像转换为NumPy数组。...NumPy 数组的形状表示数组的维度，在本例中为高度、宽度和颜色通道数（如果适用）。...请务必注意，NumPy 数组的形状取决于输入图像的尺寸。如果图像是彩色图像，则数组的形状将为（高度、宽度、颜色通道数），如果图像是灰度图像，则数组的形状将为（高度、宽度）。...需要注意的是，NumPy 数组的形状取决于输入图像的尺寸，彩色和灰度图像的数组形状会有所不同。通过使用这种技术，我们可以使用强大的 NumPy 库轻松操作和处理图像。
读取图片转换为数组，输出维度，类型，某个坐标的像素，图像等。...array(Image.open("example.jpg")) #输出数组的各维度长度以及类型 print (im.shape,im.dtype) #输出位于坐标100,100，颜色通道为r的像素值...对图像进行反相处理，平方等等 from PIL import Image from pylab import * #读取图片,灰度化，并转为数组 im = array(Image.open("example.jpg...= 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 subplot(221) title...返回目录中所有JPG 图像的文件名列表，直方图均衡化，平均图像，主成分分析等 # -*- coding: utf-8 -* import os from numpy import * from PIL
▌将图像转换为灰度图像： 我们使用convert()方法来实现图像的灰度转化 Convert()函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式，通过相关资料我们知道PIL中有九种不同模式。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的： F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例，将目标图像转换成灰度图像...而在绘制灰度图像的imshow()方法给cmap传入了cm.gray参数。cmap:代表颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 为什么调取灰度图像加了这么一行代码呢？...NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。...在显示灰度图像时array()方法将图像转换成NumPy的数组对象，图片得以显示，否则会出现AttributeError的错误。
，显示读取的图像，然后用ginput()交互注释，这里设置的交互注释数据点设置为3个，用户在注释后，会将注释点的坐标打印出来。...（行、列、颜色通道） 第二个字符串表示数组元素的数据类型，因为图像通常被编码为8位无符号整型； 1. uint8:默认类型 2. float32:对图像进行灰度化，并添加了'f'参数，所以变为浮点型 数组元素如何访问...]/im[-2] #倒数第二行 1.3.2 灰度变换 将图像读入NumPy数组对象后，我们可以对它们执行任意数学操作，一个简单的例子就是图像的灰度变换，考虑任意函数f ff，它将0~255映射到自身...，需要将数据类型转换回来： pil_im=Image.fromarray(uint8(im)) 1.3.3 图像缩放 NumPy数组将成为我们对图像及数据进行处理的最主要工具，但是调整矩阵大小并没有一种简单的方法...如果数据中不包含复杂的数据结构，比如在一幅图像上点击的点列表，NumPy 的读写函数会很有用。
---- 四、图像数据类型及颜色空间转换 在skimage中，一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。...如前所述，除了直接转换可以改变数据类型外，还可以通过图像的颜色空间转换来改变数据类型。常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后，图片类型都变成了float型。...) #连接后的数组尺寸 显示结果： 2 (870, 580, 3) (2, 870, 580, 3) 可以看到，将2个3维数组，连接成了一个4维数组 如果我们对图片进行批量操作后，想把操作后的结果保存起来...这些方法都是通过调用PIL.Image.open 读取图像的信息； PIL.Image.open 不直接返回numpy对象，可以用numpy提供的函数进行转换，参考Image和Ndarray互相转换；...grayscale_to_rgb(): 将一个或多个图像从灰度转换为RGB。 hsv_to_rgb(): 将一个或多个图像从HSV转换为RGB。
01三大包的基础操作 本节讲解如何利用opencv、PIL、 scikit-image等工具进行图像读取、图像保存、图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。...上下翻转 图像颜色变化 PIL中可以使用convet()方法来实现图像一些颜色的变化，convert（）函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式。在PIL中有9种模式，如下表所示： ?...： 表示图像色彩空间变换的类型，以下介绍常用的两种： · cv2.COLOR_BGR2GRAY： 表示将图像从BGR空间转化成灰度图，最常用 · cv2.COLOR_BGR2HSV： 表示将图像从RGB...2.2读进来内容的差异 opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了，彩色图片维度是（高度，宽度，通道数）。...转换后的格式 skimage读取一张图像时也是以numpy array形式读入skimage的存储格式是RGB。如下图所示： ?
文章目录 一、图像的RGB色彩模式 图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红R绿G蓝B组成 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中红绿蓝的取值范围都是0-255 RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色...pillow # 用到的第三方库 from PIL import Image # Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) import numpy as np 三、图像的数组表示 图像是一个由像素组成的二维矩阵...print(im.shape, im.dtype) # 输出结果 # (854, 960, 3) uint8 图像是一个三维数组，维度分别表示高度、宽度、和像素RGB值。...四、图像的变换 图像可以表示为数组，而数组是可以运算的，经过运算后的数组可以改变图像形状，对图像进行变换。读入图像后，获得像素RGB的值，修改后保存为新的文件。...变换后得到的图片如下： [f43jdhtyya.jpeg] from PIL import Image import numpy as np # 调用convert('L') 将一个彩色图片变成灰度值的图片
在函数中，使用文件对话框选择一个瓶子的图片文件。 如果选择了文件，则读取图片，将其从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间，并将其显示在GUI窗口中。...在函数中，首先将图像转换为灰度图像。 对灰度图像进行二值化处理，得到黑白二值图像。 使用轮廓检测函数找到图像中的轮廓。 找到最大的轮廓，表示瓶子的轮廓。 计算轮廓的面积和外接矩形的面积。...整体架构流程使用户能够方便地加载图片并执行液位检测操作，并即时显示结果。 技术细节 导入必要的模块： cv2：OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务。 numpy：用于数值计算和数组操作。...如果选择了文件，则使用OpenCV的imread()函数读取图片。 将读取的图片从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。...使用PIL库的Image.fromarray()函数将图像转换为PIL图像对象。 使用PIL库的ImageTk.PhotoImage()函数将PIL图像对象转换为可显示的图像对象。
转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('.....) cv.imshow('Gray', gray) 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab...= 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 #subplot(221...颜色空间转换 2.1 原图 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('.....参考 python图像数组操作与灰度变换
（2）图片转素描画 通过Numpy中的asarray函数将图片的灰度值以浮点型矩阵的形式存储起来，再用gradient函数得出图片灰度值的梯度 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...grad里应该有两个数组矩阵，分别对应两层维度的梯度。...现取最外层维度梯度为x方向的梯度值grad_x，取第二层维度梯度值为y方向梯度值grad_y grad_x, grad_y = grad 这时我们已经取得了图像的梯度值，就可以通过改变像素的梯度值来改变图像的灰度变化...深度值越小，重构后的图像梯度值越小，即图像灰度值变化越小，画面线条越少，整体更显洁净。...比如当depth=1时： 反之，深度值越大，重构后的图像梯度值越大，即图像灰度值变化越大，画面线条越多，整体更显肮脏。
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。...以上我们通过numpy的array()函数将Image对象转换成了数组，以下将展示如何从数组转换成Image对象 from PIL import Image import numpy as np img...直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。...如果是打算模糊一幅彩色图像，只需要简单地对每一个颜色通道进行高斯模糊： from PIL import Image import numpy as np from scipy.ndimage import...ROF去噪后的图像保留了边缘和图像的结构信息，同时模糊了“噪声”。 np.roll()函数可以循环滚动元素，np.linalg.norm()用于衡量两个数组间的差异。
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。... 以上我们通过numpy的array()函数将Image对象转换成了数组，以下将展示如何从数组转换成Image对象 from PIL import Image import numpy...直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。...如果是打算模糊一幅彩色图像，只需要简单地对每一个颜色通道进行高斯模糊： from PIL import Image import numpy as np from scipy.ndimage import...在图像中，正导数显示为亮的像素，负导数显示为暗的像素，灰色区域表示导数的值接近零。
对比度： 对比度指不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，所谓黑白分明，对比度过大，图像就会显得很刺眼。对比度越小，不同颜色之间的反差就越小。...亮度： 亮度是指照射在景物或者图像上光线的明暗程度，图像亮度增加时，会显得刺眼或耀眼，亮度越小，会显得灰暗。 色相： 色相就是颜色，调整色相就是调整景物的颜色。 饱和度： 饱和度指图像颜色的浓度。...饱和度越高，颜色越饱满，所谓的青翠欲滴的感觉。饱和度越低，颜色就会越陈旧，惨淡，饱和度为0时，图像就为灰度图像。...images), 因此其输出跟输出的数量会不匹配。...HSV来调整图像的色调，并在色调通道(H)中循环移动强度，然后将图像转换回原始图像模式。
我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。 对于灰度图来说，像素强调的是白色的程度，当像素值为0时图像表现为黑色，当像素值为255时图像表现为白色。...我们可以看看三个通道的图像： ? 上面分别是原始图片和BGR三个通道图片。因为拆分后的图片只有一个通道，所以显示效果都是黑白的。...如果从波长的角度考虑，不同波长的光表现为不同的颜色，实际上它们体现的是色调的差异。 ● 饱和度：指相对纯净度，或一种颜色混合白光的数量。...在代码中我们使用PIL模块读取图片，因为PIL默认是以RGB模式读取，因此当我们直接将它转换为ndarray数组时，OpenCV把R和B通道颠倒了，因此图片颜色异常显示。...想要正常显示我们需要对颜色空间进行一些简单的转换： import cv2 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open('nn.jpg
16位/ 32位图像，否则将其转换为8位 cv2.IMREAD_ANYCOLOR(4)：以任何可能的颜色格式读取图像 retval：读取的 OpenCV 图像，nparray 多维数组 注意事项： OpenCV...OpenCV 对图像的任何操作，本质上就是对 Numpy 多维数组的运算。 OpenCV 中彩色图像使用 BGR 格式，而 PIL、PyQt、matplotlib 等库使用的是 RGB 格式。...如果缓冲区为空或损坏，或者使用了错误的标志，函数将无法正确解码图像。 cv2.imdecode() 返回的是一个 NumPy 数组，该数组存储了解码后的图像数据。...）颜色通道. cmap：颜色图谱（colormap），默认为 RGB(A) 颜色空间 gray：灰度显示 hsv：hsv 颜色空间 注意事项： plt.imshow() 可以直接显示 OpenCV...当你在一个NumPy数组（通常是OpenCV图像）上调用这个方法时，它会创建一个np.copy(img) 是NumPy库的一个函数，它也可以用来创建数组的一个深拷贝。
图像库的基本使用方法：matplotlib、PIL(pillow)、OpenCV、skimage、imageio。...img = cv2.imread('PicName.jpg') # 读取图片：第二参数默认为1，BRG模式 img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将颜色通道从...值 print(imgL) #输出imgL所有灰度值,长度为imgL.size的numpy数组 io.imsave('img.png',img) #将img储存名为img.png的图片 io.imshow...总结 其他图像库读取彩色图片都以RGB形式储存，而OpenCV则是以BGR形式存储。其他图像库读取图片都以numpy十六进制彩色值形式储存，而PIL读取图片是以对象形式储存。...数据扩增方法有很多：从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。
首先，我们需要导入Python的图像处理库PIL和numpy：pythonCopy codefrom PIL import Imageimport numpy as np然后，我们可以定义一个函数，该函数接受图像路径和滤波器大小作为参数...，并返回降噪后的图像：pythonCopy codedef median_filter(image_path, kernel_size): # 打开图像并将其转换为灰度图像 image =...然后，我们使用np.array将图像转换为numpy数组。接下来，我们使用np.median函数计算邻域中的中值，并得到降噪后的图像数组。...然后，我们使用cv2.bilateralFilter函数进行双边滤波，并得到降噪后的图像。接下来，我们使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图像。...接下来，我们使用cv2.cvtColor函数将降噪后的图像转换为灰度图像。最后，我们使用cv2.Canny函数应用边缘检测算法，并显示结果。
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