PIL圖像與數(shù)組之間轉(zhuǎn)換的使用示例
getpixel
如果想對圖像進行細致地處理，那么操作像素是必不可少的一步。在Image類中，通過getpixel可以得到圖像在某個坐標位置處的像素值，示例如下
from PIL import Image path = 'lena.jpg' img = Image.open(path) # 讀取 img.getpixel((15,15)) # (230, 130, 104)
其含義是，lena圖的 ( 15 , 15 ) (15,15) (15,15)這個位置處的RGB值為 ( 230 , 130 , 104 ) (230, 130, 104) (230,130,104)。如果想將所有像素，輸出到一個數(shù)組中，可以對像素點進行遍歷
import numpy as np
w, h = img.size
mat = np.zeros([w,h,3])
for y in range(h):
for x in range(w):
mat[y,x,:] = img.getpixel((x,y))
putpixel
與getpixel相對偶的函數(shù)是putpixel，其功能是寫入某個像素點，通過如下代碼，可以將mat中的每個像素點，填充到一個新的圖像中
pImg = Image.new("RGB", size=(w, h))
for y in range(h):
for x in range(w):
pImg.putpixel((x,y), tuple(mat[y,x,:].astype(int)))
【putpixel】的輸入?yún)?shù)分別是像素位置和像素值。這個過程十分耗時，處理一張 512 × 512 512\times512 512×512的圖像，甚至需要消耗掉1秒的時間，所以非常不建議這么使用。
快速轉(zhuǎn)換
PIL和numpy都是非常著名的Python庫，對彼此的數(shù)據(jù)類型自然也了然于胸，提供了便捷的轉(zhuǎn)換函數(shù)，示例如下
m1 = np.asarray(img) im1 = Image.fromarray(mat)
由此得到的m1與經(jīng)過單點迭代填充的mat，內(nèi)容完全相同。而經(jīng)過m1轉(zhuǎn)換得到的im1，圖像在保存之后，也與讀取得到的原圖沒有區(qū)別。
到此這篇關(guān)于PIL圖像與數(shù)組之間的轉(zhuǎn)換的使用示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PIL圖像與數(shù)組轉(zhuǎn)換內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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