使用numpy处理图片——基础操作

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用numpy处理图片——基础操作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

numpy是一款非常优秀的处理多维数组的Python基础包。在现实中,我们最经常接触的多维数组相关的场景就是图像处理。本系列将通过若干篇对图像处理相关的探讨,来介绍numpy的使用方法,以获得直观的体验。
本系列使用的照片使用的是RGBA色彩空间模型,即一个像素点,要通过R(Red红色)、G(Green绿色)、B(Blue蓝色)和A(Alpha通道)组成。前三种三原色比较好理解,即一个颜色可以通过红绿蓝三种颜色组成;Alpha则是代表透明度,0代表完全透明,255代表完全不透明,中间的数值则代表相应程度的半透明。
使用numpy处理图片——基础操作,numpy,numpy

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可以看到Alpha 255的图片,背景是白色的,且是不透明的;而Alpha 0背景区域是完全透明。
一张图片,我们看成是一个像素组成的二维数组;
使用numpy处理图片——基础操作,numpy,numpy
如果每个像素用RGBA表示,则演变成一个三维数组。只是之前的每个元素变成了一个长度为4的维度。

准备工作

下面是一张960*1536,背景色是白色,完全不透明的图片——example.png。后面我们将针对这张图片做相关处理。
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为了能读取图片,我们需要安装另外一个python包

pip3 install pillow

图片像素大小

如果翻译成numpy相关的知识,就是获取数组的大小。这儿我们要使用shape属性。

from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open('example.png')
data = np.array(img)
print(data.shape)

(960, 1536, 4)

可以见得我们将图片变成了一个3维数组:960表示高度,1536表示宽度,4表示深度。
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修改透明度

如果翻译成numpy相关的知识,就是修改数组中第三个维度(RGBA)的第四个位置(A)的值。

from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open('example.png')
data = np.array(img)

data[:,:,3]= 32

newImg = Image.fromarray(data)
newImg.save('alpha32.png')

上面代码将Alpha通道值改成了32,即一种半透明状态。
代码的第6行,第一个“:”表示所有的第一维度(高),第二个“:”表示所有的第二维度(宽),3表示Alpha通道所在的RGBA中的下标。
这种写法,比逐个遍历数据要方便的多。
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代码地址

https://github.com/f304646673/numpy-example/tree/main/basic文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-784655.html

到了这里,关于使用numpy处理图片——基础操作的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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