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本篇內容介紹了“如何使用python求出圖片每一個像素的RGB顏色”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
工具:
pillow庫
如果你有PyCharm的話,可以在Preferences內的Project Interpreter中安裝pillow.
若你沒有PyCharm.請上網查閱安裝流程,非常簡單。
幾個要用到的比較重要的函數(你可以先跳過,遇到不認識的函數再回來查看):
建議直接閱讀PIL的英文文檔:http://effbot.org/imagingbook/image.htm
1.image.new(mode,size,color)
使用給定的變量mode和size生成新的圖像。mode是圖片模式,如"RGB"、"P"。Size是給定的寬/高二元組,這是按照像素數來計算的。對于單通道圖像,變量color只給定一個值;對于多通道圖像,變量color給定一個元組(每個通道對應一個值)。
2.im.convert(mode)
將你打開的圖片轉化為某種格式。
3.im.getpixel(xy)
返回給定位置的像素。
4.im.putpixel(xy,color)
修改給定位置的像素。
5.im.size()
返回兩個元素,寬和高。im.size ? (width, height)
若是變量名.size[0]則便是是寬,size[1]則表示是高。
使用的圖片:
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
pix = im.getpixel((x,y))
print(pix)
運行結果很長,我們截取一部分:
不得不說Python實在很強大。
不過這樣看實在很麻煩,因為像素這么多,我們不可能手動地去分析數據。
如果我們要算出RGB各個位低于100的數量,我們可以這樣做:
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
count = 0
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
pix = im.getpixel((x,y))
if(pix[0] < 100 and pix[1] < 100 and pix[2] < 100):
count = count + 1
print(count)
結果是265743.
我們甚至可以把它們轉換成別的顏色。
最好是不在原圖上操作,我們new一個一樣大小的圖片即可。
im2 = Image.new("RGB",im.size,255)
意思是新建一個跟它一樣大的RGB圖片,背景顏色為紅色。
我們把剛剛各個位低于100的像素轉化為白色。
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
im2 = Image.new("RGB",im.size,255)
count = 0
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
pix = im.getpixel((x,y))
if(pix[0] < 100 and pix[1] < 100 and pix[2] < 100):
im2.putpixel((x,y),(255,255,255))
im2.show()
結果:
如果我們對原圖進行修改顏色:
嘛,還是可以接受的。
“如何使用python求出圖片每一個像素的RGB顏色”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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