当我将灰度图像转换为NumPy数组时，NumPy数组存储了什么？
当将灰度图像转换为NumPy数组时，NumPy数组存储了图像的像素值。每个像素值表示图像中相应位置的灰度级别，通常以0到255的整数表示。NumPy数组是一个多维数组对象，可以通过索引访问和操作图像的像素值。
NumPy数组的存储方式可以是多种多样的，但对于灰度图像，通常使用单通道的二维数组来表示。数组的每个元素对应图像中的一个像素，可以通过行和列的索引来定位像素的位置。
灰度图像转换为NumPy数组后，可以利用NumPy提供的丰富的函数和方法进行图像处理和分析。例如，可以通过NumPy数组进行图像的平滑、锐化、边缘检测、直方图均衡化等操作。此外，NumPy还提供了快速的数学运算和向量化操作，可以高效地处理大规模的图像数据。
对于灰度图像转换为NumPy数组的应用场景，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。在图像处理中，可以利用NumPy数组进行图像增强、特征提取、目标检测等任务。在计算机视觉和机器学习中，NumPy数组常用于表示图像数据集，作为输入进行模型训练和预测。
腾讯云提供了丰富的云计算服务和产品，其中与图像处理相关的产品包括腾讯云图像处理（Image Processing）和腾讯云人工智能（AI）服务。腾讯云图像处理提供了图像识别、图像分析、图像增强等功能，可以方便地对图像进行处理和分析。腾讯云人工智能服务提供了图像识别、目标检测、人脸识别等功能，可以应用于计算机视觉和机器学习领域。
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最近我不得不在Python中做很多与视觉相关的工作，并且我面临着在不同格式之间切换的许多困难。当我使用Mahotas阅读图片时，我似乎无法将其转到cv2，尽管它们都在使用numpy.ndarray。SimpleCV可以很容易地获取OpenCV图像，但为遗留简历或mahotas获取SimpleCV图像似乎是一项相当艰巨的任务。
一些格式转换语法将会非常受欢迎。例如，如果我使用mahotas打开一个灰度图像，默认情况下，它被视为浮点颜色空间。即使我将类型指定为numpy.uint8，cv2似乎也无法将其识别为数组。我不知道如何解决这个问题。我在彩色图像上也没有太多的运气。我在Ubuntu Onei
浏览 2提问于2012-02-10得票数 5
2回答
看起来，在理解如何在numpy数组中表示图像方面，我似乎有一些根本的差距。
img = np.ones([100,100,3], dtype=np.uint8)*255
plt.imshow(img)
上面的代码创建了一个“白色”3通道图像。
每个像素的值为255,255,255。
明白了。
现在我想要创建一个“白色”灰度图像。我真的不需要RGB频道来存储白色图像，是吗？
img_bw = np.ones([100,100], dtype=np.uint8)*255
plt.imshow(img_bw, cmap = "gray")
这将创建一个“黑色图像”，即使在每个像素位置
浏览 0提问于2018-03-11得票数 7
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我有这样的代码：
from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open('img.jpg')
Image.fromarray(np.array([[np.mean(i, axis=1).astype(int).tolist()]*len(i) for i in np.array(img).tolist()]).astype('uint8')).show()
我试图在PIL中修改图像的像素，但是当我运行它时，它给出了如下错误：
KeyError: ((1, 1, 1280), '|u1'
浏览 2提问于2019-08-23得票数 1
1回答
我正在做一个深度学习的项目，我将使用SVHN数据集来训练分类器。 最初，我有分别具有形状(73257，32，32，3)和(26032，32，32，3)的train_images和test_images，它们通常使用plt.imshow()显示。 我使用以下代码将图像转换为灰度： f = lambda img: tf.expand_dims(np.average(img, axis=-1), axis=-1).numpy()
train_images = f(train_images)
test_images = f(test_images) 我也试过了： train_images = tf
浏览 40提问于2020-10-04得票数 0
我使用以下过程将32 x 32灰度图像转换为NumPy数组
image = Image.open('bn2.bmp')
nparray=np.array(image)
当我打印NumPy数组时，它打印了6个不同的矩阵。当我打印NumPy数组的大小时，它显示3072。我猜想计算大概是3x32x32。但是我想知道为什么，NumPy数组存储的是什么？
浏览 3提问于2016-08-28得票数 2
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我正在使用模拟图像训练神经网络，现实生活中发生的一件事就是低质量的JPEG压缩。它以一种特殊的方式模糊了锐利的边缘。有没有人有一个有效的方法来模拟这些效果？我的意思是创建一个干净输入的损坏版本。图像是灰度的，存储为numpy数组。
浏览 0提问于2020-03-19得票数 4
我使用pyplot来获取图像。看起来默认的是彩色图像，但我想要的是灰度。我使用下面的代码，但是，我需要首先保存彩色图像，然后才能获得灰度图像。有没有办法直接显示和保存灰度图像？
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
#downsampling
a = sound
R = 2
a=a.reshape(-1,R).mean(axis=1)
Pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(a, NFFT=1024, Fs=4410
浏览 0提问于2017-08-11得票数 0
2回答
如何从枕叶记忆函数中去除规范化
、、、、
我有一个简单的任务要完成，但我发现当前的保存功能对我一点帮助都没有。我所要做的只是简单地将灰度图像转换成另一个灰度图像，它的强度属于较小的间隔(特别是120到180之间)。
我实现了转换(就像一个变化的不同的温标)，但是当我保存图像时，scipy.misc.imsave将其规范化。转换是正确的，因为我创建了直方图来显示保存之前的强度，它们都位于指定的范围之间。
我试过其他工具，比如：
imageio.imwrite(path, img)
numpy.save(path, img)
scipy.misc.toimage(img, cmin=120, cmax=180, mode='L&#
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
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2回答
使彩色地图数字化
、、
请考虑以下图像：
我想把它打印成灰度图像。我可以用scikit-image进行转换
from skimage.io import imread
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.color import rgb2gray
img = imread('image.jpg')
plt.grid(which = 'both')
plt.imshow(rgb2gray(img), cmap=plt.cm.gray)
我得到：
那就是。
我的问题是：是否有一种使用scikit-image或
浏览 0提问于2017-05-08得票数 5
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4回答
我有一个二值图像，维度64x63，其中每个像素都是1或0。
import struct
from PIL import Image
import numpy
...
i1 = Image.frombytes('1', (64, 63), r[3], 'raw')
我怎样才能倒置这个图像呢？
编辑
我尝试了建议的解决方案：
from PIL import Image
import PIL.ImageOps
i1 = PIL.ImageOps.invert(i1)
但是，这导致了以下错误：
raise IOError("not supporte
浏览 8提问于2017-01-02得票数 10
我正在尝试对来自小型ImageNet数据集的一些图像进行分类。我正在创建一个训练数据集和测试数据集，其中的特性是图像的numpy表示。然而，似乎存在形状为(64x64x3)的RGB图像和只有一个通道(64x64)的黑白图像；因此，我不能简单地将图像压缩到一个一维数组中，因为它们提供了不同的大小。处理这种差异的标准方法是什么？我用0来衬垫吗？
浏览 8提问于2022-09-10得票数 0
我尝试将RGB图像转换为灰度图像，然后使用以下代码片段将其转换为numpy数组： img = Image.open("image1.png")
img = img.convert('L')
img = np.array(img, dtype='f')
print(img.shape) 结果是一个形状(128,128)的numpy数组。有没有什么办法可以将灰度图像转换为numpy数组，以便它也具有颜色通道，即形状将为(128,128，1)？
浏览 24提问于2020-10-28得票数 2
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假设图像im的类型为uint 8。我们希望将最小灰度级映射为0，将最大灰度级映射为255。
a)应该对图像应用什么点操作(写表达式Da和Db分别是输入和输出图像的灰度级)
b)应用点操作后，您希望图像的亮度和对比度发生什么变化。
我今天在一些考试中看到了这些问题..但我解决不了这个问题。有人愿意帮忙吗？
浏览 13提问于2017-12-15得票数 0
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我正在用Python做一些图像处理。我有一组灰度图像(512 X 512)保存在一个叠加的.tif文件与201个图像。当我用skimage.io.imread打开这个文件时，它会生成一个具有维数[201, 512, 512]的三维数组，允许我轻松地迭代每一张灰度图像--这正是我所希望的。
在对这些图像执行了一些操作之后，我有了一个由10个2D数组组成的列表，我想将其放回与skimage.io.imread生成的相同的维度格式--即。[10, 512, 512]。
使用numpy.dstack生成一个具有维度[512, 512, 10]的数组。numpy.concatenate也不做这项工作。
浏览 5提问于2021-06-29得票数 2
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我希望用PIL.Image.open()打开彩色图像，并将其转换为numpy数组以进行进一步分析。
我使用的图像可以下载。
我已经成功地打开了图像，并在木星笔记本中显示了它的全色，没有问题，但是一旦我使用get像素方法，或者将它转换成一个带有numpy的数组，事情就会出错。
from PIL import Image
t = Image.open('radar.png')
display(t)
到目前为止，这还不错，图像的透明部分在屏幕上显示为白色。
t.show()
首先，透明部分在文件查看器中打开时被替换为所有黑色。颜色仍然是正确的。
t.getpixel((200,
浏览 0提问于2019-08-31得票数 1
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在我的python课程中，教员上传了自己的灰度图片，并使用以下代码在Python上阅读：
import numpy as np
import math
from PIL import Image
from IPython.display import display
im = Image.open("chris.tiff")
array = np.array(im)
print(array.shape)
他得到了
(200,200)
当我编写代码并运行自己的映像时，使用完全相同的扩展名"tiff"，就会得到一个三维数组。有人告诉我，这是因为我的图像是彩色的，
浏览 1提问于2021-09-28得票数 1
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我使用numpy在python中对一些灰度图像进行了一些数学运算。
现在，我想将生成的numpy数组作为png图像上传到我的S3存储桶中。我尝试将它们作为base64格式上传，但这样我就无法从S3中打开它们作为图像。我的代码如下所示：
dec=base64.b64decode(numpy_image)
s3.Bucket('bucketname').put_object(Key='image.png',Body=dec, ContentType='image/png',ACL='public-read')
当我尝试从S3打开该文件
浏览 1提问于2018-11-15得票数 1
2回答
我想编码这个RGB到灰度转换器，没有任何内置的Open-CV功能。下面是我的代码的样子
import cv2 , numpy
def GrayConvertor(img):
rows , cols , layers = img.shape
matrix = numpy.zeros((rows , cols))
for i in range(rows):
for j in range(cols):
val = 0.114 * (img[i][j][0]) + 0.587 * (img[i][j][1]) + 0.299 *
浏览 0提问于2013-01-20得票数 3
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在OpenCV中，当我将JPG图像(每通道8位)转换为灰度时，要么使用cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)，要么直接将其作为灰度读取：cv.imread(path + 'image.JPG', cv.IMREAD_GRAYSCALE)，灰度图像仅为8位图像。
有办法得到16位灰度图像吗？
我知道我可以平方灰度图像的值，得到16位的方式，但我想要一个真正的16位颜色信息(而不是8位放大)。
浏览 5提问于2020-09-30得票数 1
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我使用openCV2加载灰度图像，然后将其转换为numpy.array。现在，我想在图像周围放置一个“框架”的数组。然而，我有一些困难，剖析什么是numpy手册要我做的准确。我试着搜索和搜索填充的例子，没有找到与我的案例相关的例子。
我的当前代码如下：
import numpy as np
img = cv2.imread('Lena.png', )
imgArray = np.array((img))
imgArray = np.pad(imgArray, pad_width=1,mode='constant' ,constant_values=0)
cv2.
浏览 0提问于2018-11-07得票数 2
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这是我的第一篇帖子，我希望我已经遵守了惯例。
我在pydicom上发现了很多成功之处，但我仍然停留在一个特定的应用程序上。我想做以下几点：
将二进位读取为numpy数组
重塑为(帧、行、列、像素)
做一些处理，包括裁剪和转换为灰度。
输出为新的dicom文件
我使用
r = ds.Rows
c = ds.Columns
f = ds.NumberOfFrames
s = ds.SamplesPerPixel
imageC = np.reshape(img,(f,r,c,s), order='C')
得到我想要的初始的numpy矩阵，然后进行处理。我已证实
浏览 1提问于2018-01-06得票数 1
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我正在使用人脸检测算法MTCNN，它需要NumPy，而当我试图读取灰度图像时，NumPy抛出一个错误。该错误来自于在试图处理灰度图像时以(0，2，1，3)为轴调用NumPy的转置函数。在彩色图像上使用相同的轴调用相同的函数，它们工作得很好，只有当图像是灰度时才会中断。
下面是我使用的代码的一小段：
from matplotlib import pyplot
from mtcnn.mtcnn import MTCNN
import cv2
for filename in os.listdir("E:\\UTKFace"):
name_path = "E:\\UT
浏览 16提问于2021-06-01得票数 0
2回答
我计划使用PyCharm处理一些图像。然而，我发现了一个bug，并开始找到原因。最后，我发现这些图像的灰度值为True和False，但它们应该是1和，有什么方法可以改变吗？
该图像是在PyCharm中生成的，使用：
import numpy as np
from PIL import Image
benign = Image.open("./benign.png")
benign = np.array(benign)
print(benign) ### Debug here!
Python版本为3.8.12。
浏览 5提问于2022-03-23得票数 -2
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我有未签名的16位灰度图像作为numpy数组。我想使用OpenCV对这些图像进行一些图像处理。我正在使用numpy将Mat数组转换为cv2.cvtColor(src, code)格式。就文档而言，我很难找到正确的代码参数来正确转换16位灰度图像而不丢失任何信息。
以前，我直接使用cv2.imread(src, cv2.IMREAD_UNCHANGED)读取图像。但是，我现在没有原始的图像文件，只有泡沫化的numpy数组。我正在寻找cvtColor中的代码，它执行类似于cv2.IMREAD_UNCHANGED的操作
浏览 2提问于2020-02-03得票数 0
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6回答
查找最小和最大像素的值
、、、、
我计算灰度图像中像素的最小和最大像素值，如下所示：
smallest = numpy.amin(image)
biggest = numpy.amax(image)
但这只适用于灰度模式。
如何对彩色图像(RGB)执行相同的操作？
浏览 2提问于2014-01-14得票数 14
3回答
我有一个2D灰度图像，使用imread.0加载
我想给它上色。
使用numpy/skimage/python来实现这一点的最好方法是什么？
浏览 0提问于2018-10-02得票数 0
这可能对每个人来说都太容易了，但是正如我在主题中提到的，有没有一种方法可以将不均匀的一维numpy数组重塑为2D numpy数组？当我说不均匀的一维数组时，形状是(34191，)，这来自于使用np.fromfile读取二进制文件
我在这里要做的实际工作是将我正在读取的二进制文件显示/绘制为图像(就像字节图)。因此，将文件读取为一维numpy数组，将其转换为2D数组，显示/绘图/保存为灰度图像。
任何想法都会受到赞赏。
浏览 1提问于2019-03-26得票数 1
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2回答
转换为灰度并减小大小
、、、
我正在尝试开发一个在VB6中的光学字符识别，我有一些问题与BMP格式。我一直在研究OCR过程，第一步是用阈值将图像转换为“黑白”。转换过程很容易理解，我已经做到了。但是，我正在尝试减小结果图像的大小，因为它使用的颜色更少(每个像素只有256个可能的灰度值)。在原始图像中，我有三种颜色(红色，绿色和蓝色)，但现在我只需要一种颜色(灰度值)。此时，我已经实现了转换，但生成的灰度图像的大小与原始彩色图像相同(我在三个通道中分配了相同的颜色值)。
我试图修改BMP文件的头文件，但我没有实现任何东西，现在我不明白它是如何工作的。例如，如果我使用paint转换图像，则在标题中指定的偏移量会更改其值。如果头
浏览 7提问于2012-12-27得票数 0
我有一个RGB图像，并希望将以下公式应用于它，以便我获得另一个图像。我该怎么做呢？我知道如何读/写图像，我知道如何循环和应用公式，但我不知道如何提取变量中图像的行数和列数以及三维平面中3个平面的图像像素值。
I = imread('myimage.jpg');
RGBImagePixles = [?, ?, ?] %of I
ROWS = ? %of I
COLUMNS = ? %of I
for r = 0 : ROWS
for c = 0 : COLUMNS
N[r, c] = RGBImagePixles[r,c,1] + RGBImagePixl
浏览 0提问于2011-10-09得票数 1
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1回答
图像到数组:纯英语
、、、、
我开始使用numpy和PILlow来处理图像文件。通常，当涉及到将图像转换为数组，然后处理数组时，我会放松自己。有人能解释一下当我把图像转换成数组时发生了什么吗？如下所示：
ab = numpy.asarray(img.convert('L'))
还有，为什么要转换成数组呢？这提供了什么功能，我能对数组做些什么？
谢谢
浏览 2提问于2016-09-20得票数 0
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我对这一切都比较陌生，所以如果这是一个愚蠢的问题，请容忍我。
我有两个数据集(一个训练集，一个测试集)。我最近写了一些代码来拆分它们。我现在需要将CSV格式的数据集转换为灰度图像，这样我就可以开始构建模型并训练神经网络。
下面的代码使用matplotlib。问题是返回的图像显示了轴和标签。代码遍历dataset并保存除第一行之外的每一行，第一行是列标题。我不确定有什么更好的方法来产生没有轴或标签的灰度图像。我想像我已经在循环中所做的那样，逐行保存每一行，但是有没有办法将文件名保存为数据集中“Name”列中显示的名称。完整的、未拆分的数据集可以在以下位置找到：
到目前为止，我的代码如下：
imp
浏览 2提问于2021-03-11得票数 0
2回答
在numpy中，array方法可以将图像转换为一个大的数组，问题是，这个数组中的数字是什么意思？灰度值？)
更重要的是，当我将图像转换为模式“1”时，尝试
im = Image.open("test.jpg")
# Some processing ...
im = im.convert("1")
im_arr = array(im,dtype=uint8)
我发现im_arr数组不仅显示0和255：
array([[170, 170, 170, ..., 255, 255, 255],
[255, 248, 255, ..., 175, 255,
浏览 3提问于2013-03-21得票数 1
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3回答
我正在努力改变灰度图像的亮度。但是，当我尝试向每个像素值添加100，并在值超过255时将其设置为255时，我在使用numpy数组时遇到问题。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
for i in range(0, img.shape[0]):
for j in range(0, img.shape[1]):
im2[i,j] = img[i,j] + 100
if im2[i,j] > 255:
im2[i,j]
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
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1回答
在为数字识别模型创建图形界面时，我正在使用openCV和numPy处理图像。我被困在这样的情况下，比如说一个形状为(8,8,3)的图像。我想让它的形状为(8,8)，这样我就可以把它输入到分类器模型中，这样它就可以分类了。这样做，我希望第三维度(即3)被丢弃。有人能帮我解决这个问题吗？我还为接收错误的同一场景附加了代码片段：
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread("1.png")
output = cv.imshow("Image: ", img)
cv.waitKey(0)
arr = np.ar
浏览 2提问于2020-07-27得票数 0
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你好，
也许这个问题看起来很愚蠢，但我尝试使用枕头Image.convert()将图像转换为灰度。这个图像存储在变量img中，因为我已经对它进行了预处理，但没有使用枕头(输入: numpy.ndarray)。所以我输入：
img = Image.convert('LA')
但它似乎不起作用，因为它说：
AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'convert'
如果我输入img = Image.open("picture.jpg").convert('LA&#
浏览 7提问于2019-10-23得票数 2
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1回答
无法打开保存的图像
、、、、
我的程序在运行过程中生成了一些numpy数组，我将它们保存为
from skimage import io
io.imsave("img.tif",imgs[0,0])
形状的类型为float32，imgs为(1,1,128,128)；最大值为1.0，最小值为0.0。图像已正确保存。但是，当我打开它时，我得到了以下错误消息。原因何在？
浏览 3提问于2016-12-09得票数 1
我正在尝试做一些在Matlab中完成的实验，因为我已经在Matlab中完成了视频分析模块的python视频分析模块，并且我在亮度图像方面遇到了问题。我已经将图像读取到一个Numpy数组中，没有问题，但是当我使用以下代码试图使其变亮时，然后显示它： def imageProcessing(self, imageLocation):
image = numpy.array(Image.open(imageLocation))
imageGreyScale = numpy.array(Image.open(imageLocation).convert(
浏览 29提问于2020-10-21得票数 0
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1回答
我的问题与有关。我试图从一个包含1位灰度像素信息(0到255)的一维数组中读取图像，用于28x28图像。因此，数组是从0到783，其中每个像素被编码为x=i* 28 + j。
转换成二维28x28矩阵如下：
000 001 002 003 ... 026 027
028 029 030 031 ... 054 055
056 057 058 059 ... 082 083
| | | | ... | |
728 729 730 731 ... 754 755
756 757 758 759 ... 782 783
由于图像处理(调整大小，倾斜)的原因，我想将该数组读入内存
浏览 5提问于2016-08-15得票数 2
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2回答
我想在一个更大的数组上线性地扩展一个不断增加的numpy数组。
2，4，6，8，10到类似的: 1.25，2.5，3.75，5，6.25，7.5，8.75，10
但是，一个解决方案可能会收到一个普遍增加的输入，并仍然线性地扩展它，例如：
2，4，6，7，8，10，20，20，20，并在大小为20的数组上线性拉伸它
有没有什么现有的numpy函数或其他简单的方法来做到这一点？
编辑：
我会试着让我的问题更容易理解
我正在尝试均衡一个图像。作为该过程的一部分，我使用直方图和累积直方图
当检查累积直方图时-我的第一个灰度级可能不是0，我的最后一个灰度级可能不是MAX_VAL (在我的例子中是255)
浏览 5提问于2019-11-05得票数 0
我正在尝试对图像运行DCT变换。我试着用下面的代码使我的图像成为灰度图像：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
from numpy import pi
from numpy import sin
from numpy import zeros
from numpy import r_
from scipy import signal
from scipy import misc
import matplotlib.pylab as pylab
#matplotlib inline
pylab.rc
浏览 1提问于2017-10-14得票数 4
1回答
我试图将文件(任何文件作为exe，apk)转换为灰度图像。我已经使用下面的代码准备了文件的二进制位。然而，我被困在分组8位来表示我的图像中的一个像素，所以每个像素是从0-255。研究表明，恶意软件可以通过将其转换为灰度图像进行分类，并应用CNN模型进行分类。
import cv2
import numpy
import os
import binascii
filePath = "240387329dee4f03f98a89a2feff9bf30dcba61fcf614cdac24129da54442762"
file = open(filePath, "rb"
浏览 1提问于2020-02-12得票数 1
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彩色图像到8位灰度的转换
、、、
我使用R进行图像处理(包EBImage)
我有一个输入'jpeg‘图像，在读取'R’并尝试print(Input_Image)时给出以下输出图像
colorMode : Color
storage.mode : double
dim : 3888 2592 3
frames.total : 3
frames.render: 1
现在，我想将这个颜色类型的输入图像转换为8位灰度图像类型。
我厌倦了人工搜索和网络搜索，但找不到解决方案。由于我期望最终结果是8位，输出灰度图像的最大值将是255。
使用R EBImage中现成的函数
浏览 0提问于2015-09-23得票数 1
4回答
将大矩阵转换为灰度图像
、、、
我有一个包含3,076,568个二进制值(1和0)的NumPy数组。我想把它转换成一个矩阵，然后在Python中转换成灰度图像。
但是，当我尝试将数组重塑为1,538,284 x 1,538,284矩阵时，我得到一个内存错误。
如何减小矩阵的大小，使其成为适合屏幕显示的图像，而不会丢失唯一性/数据？
此外，我如何将其转换为灰度图像？
任何帮助或建议都将不胜感激。谢谢。
浏览 0提问于2011-10-08得票数 11
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我有RGB格式或灰度格式的图像(比方说，我通过Gimp转换它)，现在每次我以灰度格式加载图像，或者只是将其转换为灰度格式时，形状总是表示高度、宽度，而不是三维(颜色通道数)。
我知道通常b/w图像都是以这种格式存储的，但我特别需要[height, width, 1]图像形状，您可以这样说：
numpy.zeros(shape=[400, 400, 1])
浏览 2提问于2017-05-08得票数 6
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我试图将图像转换成4维的numpy张量，我想将它保存到一个文件中，更好地说是一个csv文件。我已经在我想要的维度中有了图像数组，但是现在问题是保存到一个文件中。拜托，我该怎么做呢？
浏览 9提问于2020-11-07得票数 1
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1回答
为了演示手写数字识别系统，我希望能够在Python 3应用程序中用鼠标绘制数字。这些图纸必须以28乘28 Numpy阵列中的灰度光栅图像结束.
由于数字必须类似于中的数字，因此不能别名，所以最好能在大画布上用粗笔画，将图像读入Numpy数组，然后向下采样。
我怎样才能做到这一点？
编辑：最初，我考虑使用Tkinter画布进行绘图，但是似乎有来获得Tkinter画布的光栅版本。
浏览 3提问于2017-07-28得票数 1
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当我以下列方式编写代码时：
from numpy import *
H = array([1,1])
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了与H相同的矩阵，而不是H的转置。
但是，当我以如下方式改变矩阵H时：
from numpy import *
H = array(([1,1],[2,3]))
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了H的转位。
我不明白这里发生了什么。它是使用转置函数的方式，还是定义矩阵的方式？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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我需要编写一个函数，将表示为numpy数组的图像转换为灰度图像。下面是我收到的一些提示。我只被允许使用skimage.color。
一些相关的提示：
查看skimage.color子包，了解一些有用的转换函数。默认情况下，scikit-image转换函数将返回从0到1的浮点表示形式的图像。我们不需要这样；我们需要从0到255的整数表示。NumPy有一个这样的数据类型：np.uint8 (表示8位无符号整数)。至此，回想一下np.array函数接受一个可选参数dtype来指定底层数组的类型。
这是我尝试过的：
from skimage.color import rgb2gray
def to_
浏览 16提问于2019-11-30得票数 0
在R程序设计中，我希望以矩阵或数据帧的形式将灰度图像转换成相应的像素值，如果需要的话，我也希望将数据存储在excel file.This转换过程中，以每个像素的强度形式来实现和分析图像的聚类方法。许多人建议将灰度图像转换为像素矩阵，但不幸的是，R (link : cran.r-project.org/web/packages/biOps/index.html). )不再支持这个包。当我使用“EBImage ()”从摘要中提取灰度图像的像素值时，我也尝试使用imageData包，但是值被存储为3D数组的值，但我希望生成矩阵或数据帧，其中每个像素对应于相应的值0到1。R中的任何方法都可以被建议。作
浏览 8提问于2016-09-26得票数 0
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我需要扩展一个图像数组，该数组目前只保存灰度值，形状为：(640,480)到(640,480,3)。最终，我需要两个concatenate-一个带有灰度numpy数组的rgb numpy数组。greyscalearray[..., np.newaxis]在(640,480,1)中的结果--我可以为最后一个轴添加np.zeros(3,1)吗？
浏览 0提问于2019-12-06得票数 4
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