python數字圖像處理(3):圖像像素的訪問與裁剪


圖片讀入程序中后,是以numpy數組存在的。因此對numpy數組的一切功能,對圖片也適用。對數組元素的訪問,實際上就是對圖片像素點的訪問。

彩色圖片訪問方式為:

img[i,j,c]

i表示圖片的行數,j表示圖片的列數,c表示圖片的通道數(RGB三通道分別對應0,1,2)。坐標是從左上角開始。

灰度圖片訪問方式為:

gray[i,j]

例1:輸出小貓圖片的G通道中的第20行30列的像素值

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
pixel=img[20,30,1]
print(pixel)

輸出為129

例2:顯示紅色單通道圖片

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
R=img[:,:,0]
io.imshow(R)

除了對像素進行讀取,也可以修改像素值。

例3:對小貓圖片隨機添加椒鹽噪聲

from skimage import io,data
import numpy as np
img=data.chelsea()

#隨機生成5000個椒鹽
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
    
io.imshow(img)

這里用到了numpy包里的random來生成隨機數,randint(0,cols)表示隨機生成一個整數,范圍在0到cols之間。

用img[x,y,:]=255這句來對像素值進行修改,將原來的三通道像素值,變為255

 

通過對數組的裁剪,就可以實現對圖片的裁剪。

例4:對小貓圖片進行裁剪

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
roi=img[80:180,100:200,:]
io.imshow(roi)

對多個像素點進行操作,使用數組切片方式訪問。切片方式返回的是以指定間隔下標訪問 該數組的像素值。下面是有關灰度圖像的一些例子:

img[i,:] = im[j,:] # 將第 j 行的數值賦值給第 i 行

img[:,i] = 100 # 將第 i 列的所有數值設為 100

img[:100,:50].sum() # 計算前 100 行、前 50 列所有數值的和

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 行所有數值的平均值

img[:,-1] # 最后一列

img[-2,:] (or im[-2]) # 倒數第二行

最后我們再看兩個對像素值進行訪問和改變的例子:

例5:將lena圖片進行二值化,像素值大於128的變為1,否則變為0

from skimage import io,data,color
img=data.lena()
img_gray=color.rgb2gray(img)
rows,cols=img_gray.shape
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if (img_gray[i,j]<=0.5):
            img_gray[i,j]=0
        else:
            img_gray[i,j]=1
io.imshow(img_gray)

這個例子,使用了color模塊的rgb2gray()函數,將彩色三通道圖片轉換成灰度圖。轉換結果為float64類型的數組,范圍為[0,1]之間。

 例6:

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
reddish = img[:, :, 0] >170
img[reddish] = [0, 255, 0]
io.imshow(img)

這個例子先對R通道的所有像素值進行判斷,如果大於170,則將這個地方的像素值變為[0,255,0], 即G通道值為255,R和B通道值為0。


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