这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用python处理图片实现图像中的像素访问，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

在白银区等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供成都网站设计、成都做网站 网站设计制作按需网站设计,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,全网整合营销推广,外贸网站建设,白银区网站建设费用合理。

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

前面的一些例子中，我们都是利用Image.open（）来打开一幅图像，然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以，但是如果操作稍微复杂一些，就比较吃力了。因此，通常我们加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。

python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。我们可以通过pip来直接安装这两个库

pip install numpy
pip install scipy

以后，只要是在python中进行数字图像处理，我们都需要导入这些包：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

打开图像并转化为矩阵，并显示：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg')) #打开图像并转化为数字矩阵
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

调用numpy中的array（）函数就可以将PIL对象转换为数组对象。

查看图片信息，可用如下的方法：

print img.shape 
print img.dtype 
print img.size 
print type(img)

如果是RGB图片，那么转换为array之后，就变成了一个rows*cols*channels的三维矩阵,因此，我们可以使用img[i,j,k]来访问像素值。

例1：打开图片，并随机添加一些椒盐噪声

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))

#随机生成5000个椒盐
rows,cols,dims=img.shape
for i in range(5000):
  x=np.random.randint(0,rows)
  y=np.random.randint(0,cols)
  img[x,y,:]=255
  
plt.figure("beauty")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

例2：将lena图像二值化，像素值大于128的变为1，否则变为0

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))

rows,cols=img.shape
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if (img[i,j]<=128):
      img[i,j]=0
    else:
      img[i,j]=1
      
plt.figure("lena")
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

如果要对多个像素点进行操作，可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问 该数组的像素值。下面是有关灰度图像的一些例子：

img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行
img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100
img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和
img[50:100,50:100] # 50~100 行，50~100 列（不包括第 100 行和第 100 列）
img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值
img[:,-1] # 最后一列
img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行

关于“如何使用python处理图片实现图像中的像素访问”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文题目：如何使用python处理图片实现图像中的像素访问-创新互联
当前URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/joops.html