怎么在python中利用PIL和matplotlib获取图片的像素点?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow。
所以 安装:
pip install pillow
获取像素点
import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA') a_img = np.asarray(img)
获取的图片像素为 一个二维数组,相当于是二维左边系, x ,y 然后里面存了一个元组 值分别为 r g b a
分别计算改变了像素值之后,就需要将数据写入到图片了,这个时候就需要 matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure("beauty") # 开启图层,名称为 beauty plt.imshow(a_img) # 二维数组的数据 plt.axis('off') #plt.show() plt.savefig("./result.png")
下面给出一个完整的 demo
需要将两张图片合并计算,并输出结果:
将上面两个图片合并
from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def modeSuperposition(basePixel,mixPixel,alpha): basePixel = int(basePixel) mixPixel = int(mixPixel); res=0 if basePixel <= 128 : res = int(mixPixel) * int(basePixel) / 128; else: res = 255 - (255 - mixPixel)*(255 - basePixel) / 128; a = alpha / 255; if a > 1: a = 1 res = (1-a)*basePixel + a*res t = int(res)&-256 if t == 0: return int(res) if res > 255: return 255 return 0 def mergePoint(x,y): p1 = img1[x][y] p2 = img2[x][y] p1[1] = modeSuperposition(p1[0],p2[0],p2[3]) p1[2] = modeSuperposition(p1[1],p2[1],p2[3]) p1[3] = modeSuperposition(p1[2],p2[2],p2[3]) imgA = Image.open('./b.png') img1=np.array(imgA.convert('RGBA')) #打开图像并转化为数字矩 img2=np.array(Image.open("./light.png").convert('RGBA')) i = len(img1); j = len(img1[0]); for k in range(0,len(img2)): for n in range(0,len(img2[0])): if k < i and n < j: mergePoint(k,n) #img = Image.new("RGBA",imgA.size)###创建一个5*5的图片 plt.figure("beauty") # 开启图层,名称为 beauty plt.imshow(img1) # 二维数组的数据 plt.axis('off') #plt.show() plt.savefig("./result.png")
看完上述内容,你们掌握怎么在python中利用PIL和matplotlib获取图片的像素点的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!