如何利用Python 圖像庫完成各種圖像處理任務(wù)？
安裝了PIL后，我們現(xiàn)在可以轉(zhuǎn)到代碼了。首先，我們使用一些 matplotlib 函數(shù)。import matplotlib．image as img
import matplotlib．pyplot as plt
import numpy as np
％matplotlib inline
將讀取以下圖像。它被命名為 image1．jpg。
＃ reading jpg image
img ＝ img．imread（＇image1．jpg＇）
plt．imshow（img）
圖像被讀取。＃ modifying the shape of the image
lum1 ＝ img［：， ：， 0］
plt．imshow（lum1）
現(xiàn)在修改了圖像形狀。
現(xiàn)在我們將其更改為“熱”顏色圖。
plt．imshow（lum1， cmap ＝＇hot＇）
plt．colorbar（）
圖像輸出看起來：
現(xiàn)在我們嘗試不同的顏色圖。imgplot ＝ plt．imshow（lum1）
imgplot．set＿cmap（＇nipy＿spectral＇）
圖像輸出：
使用顏色圖的原因是，通常在各種應(yīng)用程序和用途中，擁有統(tǒng)一的顏色圖會有所幫助。
現(xiàn)在讓我們看看為什么我們將圖像稱為二維數(shù)組。＃data type of lum1
print（type（lum1））
輸出：＜class ＇numpy．ndarray＇＞print（lum1）
［［ 92 91 89 … 169 168 169］［110 110 110 … 168 166 167］［100 103 108 … 164 163 164］…［ 97 96 95 … 144 147 147］［ 99 99 98 … 145 139 138］［102 102 103 … 149 137 137］］這些點只是為了表明它們之間還有更多的數(shù)據(jù)點。但是可以肯定的是，所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字數(shù)據(jù)。讓我們找出數(shù)組的大小。len（lum1）
輸出：320len（lum1［300］）
輸出：658這為我們提供了圖像的像素數(shù)和尺寸：320＊658。我們稍后也會驗證這一點。現(xiàn)在，我們使用 PIL。from PIL import Image
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