文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

Python图像处理模块pillow子模块Image用法精要

查看图像直方图 >>> im.histogram() #如果图像包含多个通道，则返回所有通道的直方图 >>> im.histogram()[:256] #查看第一个通道的直方图 （5）读取像素值 >>>...（7）保存图像文件 >>> im.save('sample1.jpg') #可以把图像保存为另一个文件 >>> im.save('sample.bmp') #通过该方法也可以进行格式转换 >>>...>>> r, g, b = im.split() #将彩色图像分离为同样大小的红、绿、蓝三分量子图 >>> imNew = Image.merge(im.mode, (r,g,b)) （12）创建缩略图...>>> r, g, b = im.split() #分离图像 >>> r = r.point(lambda i:i*1.3) #红色分量变为原来的1.3倍 >>> g = g.point(lambda...i:i*0.9) #绿色分量变为原来的0.9 >>> b = b.point(lambda i:0) #把蓝色分量变为0 >>> im = Image.merge(im.mode,(r,g,b)) #

1.9K40

【数字图像】数字图像平滑处理的奇妙之旅

(R,m); G_filtered=imfilter(G,m); B_filtered=imfilter(B,m); rgb_filtered=cat(3,R_filtered,G_filtered,B_filtered...通过索引操作符(:,:,1)、(:,:,2)和(:,:,3)将原图像rgb分解为红、绿和蓝三个通道，分别存储在变量R、G和B中。索引操作符用于访问和修改图像的像素值。...使用imfilter(R,m)函数对红通道图像R进行滤波操作，并将滤波结果存储在变量R_filtered中。滤波操作通过将滤波器m应用于图像R来实现。...imfilter函数是图像处理库中的一个函数，用于应用各种滤波器。 重复步骤10，分别对绿通道图像和蓝通道图像进行滤波操作，并将结果分别存储在变量G_filtered和B_filtered中。...使用cat(3,R_filtered,G_filtered,B_filtered)函数将经过滤波处理后的三个通道图像重新合并为一个彩色图像，并将结果存储在变量rgb_filtered中。

44611
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    FFmpeg常用命令行讲解及实战一

    对于输入进行设置，仅仅通道是真实的设备或者 raw 数据分离出并映射的通道才有效。对于输出则可以强制设置音频量化的采用率。...默认输出会有输入相同的音频通道。对于输入进行设置，仅仅通道是真实的设备或者 raw 数据分离出并映射的通道才有效。 -an (output)：禁止输出音频。...6、视频分离成图片 下面命令从输入的视频文件 input_test.mp4 中提取帧，并以每秒一帧的速率保存为 JPEG 图像文件。...输入的图像文件按照帧的顺序进行读取，并转换为视频格式进行合并。输出文件的格式是 MP4。...输入的图像文件按照帧的顺序进行读取，并根据指定的帧率生成 GIF 动画。输出文件的格式是 GIF。

    2K50

    小白白也能学会的 PyQt 教程 —— 图像类及图像相关基础类介绍

    〇、前言图，貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西，精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言，如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。...QImageReader：用于读取不同格式的图像文件的类。它可以加载各种图像文件，并将其转换为QImage或QPixmap对象。QImageWriter：用于将图像写入不同格式的图像文件的类。...它可以将QImage或QPixmap对象保存为各种图像文件。此外，PyQt还提供了其他一些与图像相关的类和功能，它们提供了更多高级的图形处理功能，例如绘制、渲染、填充等。...r, g, b, a = qRed(pixel), qGreen(pixel), qBlue(pixel), qAlpha(pixel) # 调整亮度 r +...# 限制RGB值在0-255范围内 r = max(0, min(r, 255)) g = max(0, min(g, 255)) b = max

    3.6K40

    计算机视觉 OpenCV Android | Mat像素操作

    完整代码如下： byte[] data = new byte[channels]; int b=0, g=0, r=0; for(int row=0; row<height; row++) { 　　for...读取一个px 　　　　　　b = data[0]&0xff; 　　　　　　g = data[1]&0xff; 　　　　　　r = data[2]&0xff; 　　　　　　// 修改 　　　　　　b =...255 - b; 　　　　　　g = 255 - g; 　　　　　　r = 255 - r; 　　　　　　// 写入 　　　　　　data[0] = (byte)b; 　　　　　　data[1] = (...是一个行的px的个数； // loop int b=0, g=0, r=0; int pv = 0; for(int row=0; row...此外，可根据计算得到标准方差，上面的代码中假设stddev[0]的值小于5，那么基本上图像可以看成是无效图像或者空白图像，因为标准方差越小则说明图像各个像素的差异越小，图像本身携带的有效信息越少。

    2.6K30

    图像处理库Pillow(PIL)的使用-2(实例+详细注释+图片脚本)

    r, g, b = image.split() # 分别保存三个通道的图片 r.save('images/red.png') g.save('images/green.png') b.save('images.../blue.png') # 分别显示三个通道的图片 r.show('images/red.png') g.show('images/green.png') b.show('images/blue.png...比如 RGB 分别代表三种颜色通道，可以表示为 (r,g,b) 示例： from PIL import Image # 导入Image图像处理模块 # 创建一个Image对象 image = Image.open...('images/bg.jpg') # 分离颜色通道 r, g, b = image.split() # 合并三个通道的图片,注意通道顺序不同，图片颜色不同，比如下面是grb,如果是rgb就会合成原图颜色...merged = Image.merge('RGB', (g, r, b)) # 显示合并后的图片 merged.show() 另外和并图片需要两张图片的模式和图像大小一样，否则不能合并。

    64610

    OpenCV技巧 | 常用格式图片保存为透明背景图片(附Python源码)-教你轻松制作Logo

    实现步骤与详细演示 实现步骤： ① 彩色模式加载图片； ② 将图像由BGR颜色空间转换为BGRA颜色空间； ③ 将原图中白色位置的像素值对应A通道均置为0； ④ 将处理后的图像保存为PNG格式。...G,R,A = cv2.split(result) cv2.imshow('B', B) cv2.imshow('G', G) cv2.imshow('R', R) cv2.imshow('A', A)...万变不离其宗，只要将你想要保留的部分的Alpha通道对应部分灰度值变为255，不想保留的部分Alpha通道对应部分灰度值变为0，然后保存为PNG图片即可。...提取花可以将原图的R通道阈值处理后直接作为Alpah通道即可。...R通道分离效果： 二值化效果： 代码实现与最终结果： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imshow

    8.6K40

    OpenCV图像处理笔记（一）：图片基本操作

    用cv::imread） imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象，其中第一个参数表示图像文件名称 第二个参数，表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值 IMREAD_UNCHANGED...gray_image, COLOR_BGR2GRAY ); 保存图像(cv::imwrite) 保存图像文件到指定目录路径 只有8位、16位的PNG、JPG、Tiff文件格式而且是单通道或者三通道的BGR...G; A.copyTo(G); 四个要点 输出图像的内存是自动分配的 使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题 赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分 使用clone与copyTo两个函数实现数..._8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3， 第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少，向量长度对应通道数目一致 创建多维数组cv::Mat::create...= src.atb>(row, col)[0]; int g = src.atb>(row, col)[1]; int r = src.atb>(row,

    1.8K30

    OpenCV中原始图像加载与保存压缩技巧

    加载图像 OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite，imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载，默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。...，当我们不想保存为默认的三通道彩色图像的时候，我们就需要使用第三个参数来对保存图像进行有针对性的写入图像文件。...img 内存中Mat对象 params 保存图像文件时候需要优化的参数，默认为空 params解释 对于第三个参数params来说，当我们保存图像为不同格式时候，params参数的内容也是不一样的，当保存图像格式为...保存PNG带透明通道的彩色图像 // 保存为四通道彩色图像 Mat bgra; cvtColor(anycolor, bgra, COLOR_BGR2BGRA); int h = anycolor.rows...，特别需要注意缺省的最后一个参数，它们可以有效的帮助开发者解决各种图像加载与压缩保存需求。

    2.3K10

    图像传感器-RAW格式辨析

    按照理想情况，每个像素点有3个值，而实际上，R和B各只有1/4，G有1/2，因此，bayer pattern得到的图像中，实际只有1/3的内容是真实的，其他都是根据先验知识插值得到。...RAW8、RAW10和RAW16是用于表示原始图像数据的格式，它们分别表示每个像素的位深度为8位、10位和16位。 一个像素的构成方式有很多种： RGB格式： 红色通道（R）：表示像素的红色分量。...原始RGB数据未经处理，直接表示每个颜色通道的强度。 RAW8: Raw8即是用8bits表示 G/R/B/G 中的一个分量,而不是使用8bits表示 RG/GB 四个分量。...RAW10: Raw10就是使用10bit 表示上述的一个 G/R/B/G，但是数据中是16bit 的，高6位没用。...咋感觉多出来这么多 RAW12: Raw12 就是使用12bit 表示上述的一个 G/R/B/G，但是数据中是16bit的，高4位没用。

    82410

    使用 MATLAB HDL Coder 和 FPGA 快速实现自动白平衡（AWB）

    AWB IP 设计旨在对每个时钟 2 个像素求和，这些像素是从 Vivado 设计中的demosaic 输出的 RGB 像素。 该算法非常简单，对每个帧的 RGB 通道进行求和并提供给微处理器。...整体设计如下 像素求和旨在捕获将传入的 AXI 流像素数据分割为三个元素 R、G、B，然后在求和之前对这些像素中的每一个进行缓冲。求和块的输出也被记录。 求和块本身非常简单。获取输入、有效和复位信号。...然后将它们连接起来，为 AXI-stream提供最终的像素数据。...当然，也需要针对 AWB 算法中插入延迟进行平衡 完整的模块设计如下： MATLAB 测试 为了测试这个设计，我们将在 MATLAB 中创建了一个测试平台，它提取图像文件来提供算法 自定义 MATLAB...; b_corr = ((float)g / (float)b) * 32768 * exp_scale; } else if (b >= r && b >= g){ r_corr

    80320

    OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

    Retinex图像增强处理步骤如下： 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离： ?...在对数域中，用原图像减去低通滤波图像，得到高频增强的图像G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像： ? 对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。...图像文件的数据类型 一般的图像文件格式使用的是 Unsigned 8bits吧，CvMat矩阵对应的参数类型就是CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3。...Vec2b—表示每个Vec2b对象中,可以存储2个char(字符型)数据 Vec3b—表示每一个Vec3b对象中,可以存储3个char(字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的...Vec4b—表示每一个Vec4b对象中,可以存储4个字符型数据,可以用这样的类对象去存储—4通道RGB+Alpha的图 SSR算法实现 void SingleScaleRetinex(

    2.5K21

    Python 关于图片处理PIL

    4.Image类的序列图像操作方法 方法 说明 Image.seek(frame) 跳转并返回图像中的指定帧 Image.tell() 返回当前帧的序号 5.Image类的图像旋转和缩放方法 方法 说明...6.Image类的图像转换和保存方法 方法 说明 Image.save(filename,format) 将图像保存为filename文件名，format格式 Image.convert(mode) 将图像转换为...from PIL import Image nest = Image.open("D:\\nest.jpg") r,g,b = nest.split() #获取原图的RGB通道的颜色值...newb = b.point(lambda i:i*1.1) #将B通道的颜色值增强 nest1 = Image.merge(nest.mode,(b,g,r)) nest1.thumbnail...7.Image类的图像像素和通道处理方法 方法 说明 Image.point(func) 根据函数func的功能对每个元素进行运算，返回图像副本 Image.split() 根据GRB图像的每个颜色通道

    1.2K20

    RGBD相机模型与图片处理

    于是对于每一个像素，就要记录其R、G、B 三个数值，每一个数值就称为一个通道。例如，最常见的彩色图像有三个通道，每个通道都由8 位整数表示。在这种规定下，一个像素占据24 位空间。...通道的数量、顺序都是可以自由定义的。在OpenCV 的彩色图像中，通道的默认顺序是B、G、R。也就是说，当我们得到一个24 位的像素时，前8 位表示蓝色数值，中间8 位为绿色，最后8 位为红色。...同理，亦可使用R、G、B 的顺序表示一个彩色图。如果还想表达图像的透明度，就使用R、G、B、A 四个通道。...RGB彩色图与灰度图之间的转换 彩色图像转换为灰度图像时，需要计算图像中每个像素有效的亮度值，其计算公式为： Y = 0.299R + 0.578G + 0.114B 双目相机通过视差来计算深度。...注意: 不是所有格式的Mat型数据都能被使用保存为图片，目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像，并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U)，所以其他一些数据类型是不支持的，

    83510

    OpenCV 4基础篇| OpenCV图像的拆分和合并

    img：图像数据，nparray 多维数组 mv：指定的分拆通道（可选） b,g,r ：分割成三个单通道图像，分别代表蓝色、绿色和红色通道，并将它们分别赋值给b、g和r 1.1.2 注意事项 OpenCV...因此，当你使用 cv2.split() 拆分通道时，得到的通道顺序将是 B、G、R，而不是 R、G、B。...BGR 彩色图像的数据形状为 (width, height, channels=3)，返回的 B/G/R 通道的数据形状为 (width, height)，不能按照 BGR 彩色图像直接显示。...注意事项 进行合并的 B、G、R 单通道图像分量，数据形状必须为 (width, height)，而不是形状为 (width, height, channels=3) 的蓝色/绿色/红色图像。...单通道图像分量的图像大小 (width, height) 必须相同才能进行合并。 颜色通道要按照 B、G、R 通道次序合并，才能得到 BGR 格式的合并结果。

    46900

    使用Python给图片添加水印

    让我们将两个图像文件加载到Python中。这是相同的图像，但格式不同，一个是PNG，另一个是JPG。让我们看看这两个图像文件之间的差异。 图1 对于计算机来说，图像文件基本上是一组数字。...将这两个图像文件加载到NumPy数组将有助于可视化这个概念。 示例PNG和JPG图像的大小均为1100 x 1100像素。然而，shape属性中的最后一个数字不同：JPG是3，而PNG是4。...为了找到所有白色的像素，可以创建一个掩码，其中白色像素=True，否则为False。下面的代码检查图像的每个像素的所有R、G和B值是否等于255。...这一步有效地将所有白色像素变为完全透明。 图5 可以使用PIL库的Image.fromarray()方法将NumPy数组转换回图像文件。...我们首先将水印图像的大小调整为基础图像的1/5，当然也可以使用另一种适合你需要的大小。 图6 然后，将创建一个与基础图像大小相同的空“画布”，并将此画布设置为处处透明。

    2.7K30

    OpenCV3 安卓应用编程：1~6 全

    对于 RGB 图像，我们可以使用伪代码如下定义通道混合： dst.r = funcR(src.r, src.g, src.b) dst.g = funcG(src.r, src.g, src.b) dst.b...= funcB(src.r, src.g, src.b) 这意味着目标图像中的每个通道都是源图像中任何或所有通道的函数。...例如，在伪代码中，如果dst.b = 0.5 * src.r + 0.5 * src.b，则本来是蓝色的图像区域会变成红色或紫色。 min操作似乎使输出通道去饱和。...例如，在伪代码中，如果dst.b = min(src.r, src.g, src.b)，则蓝色变为灰色。 max操作似乎使输出通道的互补色不饱和。...幸运的是，我们不必这样做。 每个通道只有 256 个可能的输入值，因此预先计算所有可能的输出值并将它们存储在查找表中是可行的。

    5.7K10
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券