[英]Converting image to black and white and use it as array
我正在尝试将彩色图像转换为黑白图像。
原始图像如下:
我有几个问题。 第一:
import pylab as pl
import Image
im = Image.open('joconde.png')
pl.imshow(im)
pl.axis('off')
pl.show()
我得到这个:
为什么要旋转? 那不是重点,但是我想知道为什么。
im_gray = im.convert('1')
pl.imshow(im_gray)
pl.show()
这是经过处理的黑白图像:
现在一切看起来都正常了。 但是我需要将该图像用作numpy数组,以便进行一些图像处理。 我要做的就是:
import numpy as np
im_arr = np.array(im_gray)
pl.imshow(im_arr)
pl.axis('off')
pl.show()
但是我得到这个:
为什么会这样呢? 我也尝试过:
im_arr = np.array(im_gray, dtype='float')
要么:
im_arr = np.asarray(im_gray)
但是似乎没有任何效果。 也许问题出在show
方法中,但我不知道。
由于原点问题,图像被旋转。
如果使用此代码段,则图像不会上下翻转。
pl.imshow(im, origin='lower')
pl.show()
您也可以只使用im.show()
来显示图像。
现在,回到原来的问题。 我认为问题出在pylab无法处理双层图像这一事实。 您当然要使用灰度图像,然后执行此操作
import pylab as pl
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
import Image
im = Image.open('your/image/path')
im_grey = im.convert('L') # convert the image to *greyscale*
im_array = np.array(im_grey)
pl.imshow(im_array, cmap=cm.Greys_r)
pl.show()
问题在于您将图像转换为numpy数组的方式。 如果您看一下这些函数的输出是什么,这将变得很清楚
>> np.array(im_gray)
array([[False, False, False, ..., True, False, False],
[ True, True, True, ..., True, True, False],
[ True, True, True, ..., True, True, False],
...,
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False]], dtype=bool)
那是不对的。 pl.imshow
采用floats
uint8
或PIL
图像数组,而不是布尔数组。 因此,您需要更明确地将其转换为数组,并确保
cols,rows = im_gray.size
pixels = list(im_gray.getdata())
# an indexer into the flat list of pixels
# head ranges from 0 to len(pixels) with step cols
# tail ranges from cols to len(pixels) with step cols
head_tail = zip(range(0,len(pixels)+1,cols),range(cols,len(pixels)+1,cols))
im_data = np.ndarray(shape=(cols,rows), dtype=np.uint8)
# extract each row of pixels and save it to the numpy array
for i,(head,tail) in enumerate(head_tail):
im_data[i] = np.array(pixels[head:tail], dtype=np.uint8)
pl.imshow(im_data, cmap='bone')
最终的pl.imshow
需要您定义一个颜色图。 'bone'
颜色图是黑白的。 我假定将PIL
图像传递到函数中以自动定义颜色图。
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