怎么在Python中使用numpy處理圖片

怎么在Python中使用numpy處理圖片？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

1.圖像的數組表示：

from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg'))
print(im.shape,im.dtype)

im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f')
print(im.shape,im.dtype)

運行結果：

(272, 480, 3) uint8        #第一個元組中數據表示圖像的行，列，顏色通道數 緊接著的字符 
                                     #串表示元素的數據類型
(272, 480) float32

2.灰度變換

from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg'))
print(im.shape,im.dtype)

im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f')
print(im.shape,im.dtype)

im2 = 255 - im       #對圖像進行反相處理
figure()
imshow(im2)

im3 = (100.0/255)*im +100      #將圖像像素值變換到100——200區間
figure()
imshow(im3)

im4 = 255.0*(im/255.0)**2         #對圖像的像素值求平方后得到的圖像
figure()
imshow(im4)

print(int(im4.min()),int(im4.max()))    #輸出像素的最大和最小值

show()

圖1：圖像的反相

圖2：像素值變到100——200

圖3：像素值的平方

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