Как разложить картинку на пиксели python

Обновлено: 03.07.2024

Необходимо обойти попиксельно изображение и собрать данные о цвете (РЖБ) в матрицу значений (вложенные списки), додумался сделать только так! Как можно обойтись без 2х вложенных циклов?? Да и вообще оптимизировать этот процесс или есть вообще другие способы решения задачи

Отредактировано Just_xD (Март 30, 2012 08:33:08)

Как лучше реализовать попиксельный перебор изображения?

Just_xD
Необходимо обойти попиксельно изображение и собрать данные о цвете (РЖБ) в матрицу значений (вложенные списки), додумался сделать только так! Как можно обойтись без 2х вложенных циклов?? Да и вообще оптимизировать этот процесс или есть вообще другие способы решения задачи

а в чем смысл этих действий?
x = 0
y = 0
x += 1
y += 1
x = 0

Как лучше реализовать попиксельный перебор изображения?

FishHook
а в чем смысл этих действий?
x = 0
y = 0
x += 1
y += 1
x = 0

Отредактировано Just_xD (Март 30, 2012 08:33:36)

Как лучше реализовать попиксельный перебор изображения?

Just_xD
Да и вообще оптимизировать этот процесс или есть вообще другие способы решения задачи

Да, getpixel во вложенном цикле - очень неэффективен. Мой ответ в коде с коментариями

Отредактировано reclosedev (Март 30, 2012 18:45:20)

Как лучше реализовать попиксельный перебор изображения?

Just_xD
Да и вообще оптимизировать этот процесс или есть вообще другие способы решения задачи

Да, getpixel во вложенном цикле - очень неэффективен. Мой ответ в коде с коментариями

В документации PIL.Image есть все эти функции.
Спасибо огромное! Я побывал читать документацию, даже при неплохом уровне тех. английского, скудных примеров не хватает, думаю все придет с опытом

от списка списков пожалуй откажусь ибо как я понял не оч эффетивно для обработки, теперь возник новый вопрос, как оптимальней всего обрабатывать полученный список (производить математические операции с числами) и есть ли возможность получить стандартными или доп средствами конвертацию RGB => Lab (формулы знаю, функцию написал, но может есть более эффективные методы)

В этой статье я хотел бы разобрать различные способы преобразования изображений с помощью Python. Для примеров я решил взять несколько наиболее известных. В статье не будет ничего сложного, она ориентированна в основном на новичков.
Картинка для испытаний:

Подготовка

Оттенки серого

Для получения этого преобразования необходимо «усреднить» каждый пиксел.

Сепия

Чтобы получить сепию, нужно посчитать среднее значение и взять какой — нибудь коэффициент.
middle = (R + G + B) / 3
Первое значение пиксела ( R ) = middle + 2 * k
Второе значение пиксела ( G ) = middle + k
Третье значение пиксела ( B ) = middle

depth = 30

Негатив

Теперь научимся получать негатив.
Это очень просто, достаточно лишь каждое значение пиксела вычесть из 255.

Добавление шумов

Вот тут совсем всё просто.
Мы будем всегда добавлять к пикселу какое — нибудь рандомное значение. Чем больше разброс этих значений, тем больше шумов.

factor = 70

Яркость

Для регулирования яркости к каждому пикселу мы будем добавлять определенное значение. Если оно > 0, то картинка становится ярче, иначе темнее.

factor = 100

factor = -100

Чёрно — белое изображение

Теперь все пикселы надо разбить на 2 группы: черные и белые.
Для проверки принадлежности к определенной группе мы будем смотреть к чему ближе значение пиксела: к белому цвету или к чёрному.

factor = 100

Наш сегодняшний мир переполнен данными, большая часть которых состоит из изображений. Однако для работы с изображениями требуется их обработка. Обработка изображений — это процесс анализа и работы с цифровым изображением, направленный на улучшение качества картинки или извлечения информации для дальнейшего использования.

Общие задачи сводятся к отображению изображения и выполнению основных операций (кадрирование, отражение, вращение, сегментация, классификация, извлечение признаков, восстановление и распознавание). Python является отличным средством для решения подобных задач. Благодаря доступности и растущей популярности Python в качестве языка научно-технического программирования, внутри экосистемы появилось множество первоклассных инструментов для обработки изображений.

Давайте рассмотрим популярные Python-библиотеки для работы с изображениями.

1. scikit-image

scikit-image — это Python-пакет с открытым кодом, который работает с массивами NumPy . Он реализует алгоритмы и утилиты для использования в исследовательских, образовательных и промышленных приложениях. Это весьма простая и понятная библиотека даже для новичков в экосистеме Python. Данная библиотека содержит высококачественный и рецензированный код, написанный активным сообществом добровольцев.

Ресурсы

Библиотека хорошо задокументирована с обилием практических примеров. Ознакомиться с документацией можно здесь.

Примеры

Пакет импортируется как skimage , а большинство функций находится внутри подмодулей. Несколько примеров использования skimage :

Больше примеров доступно в галерее.

2. NumPy

NumPy — это одна из основных Python-библиотек с поддержкой массивов. Изображение представляет собой стандартный массив NumPy, содержащий пиксели точек данных. Таким образом, при выполнении основных NumPy-операций (срезы, маски, прихотливое индексирование) мы можем изменять пиксельные значения изображения. Само изображение можно загрузить через skimage и отобразить с помощью Matplotlib .

Ресурсы

Все ресурсы и документация доступны на официальной странице NumPy.

Пример

Маскирование изображения через NumPy:

3. SciPy

SciPy — это такой же важный научный модуль в Python, как и NumPy. Он подходит для решения основных задач по обработке и прочей работе с изображениями. В частности, в подмодуле scipy.ndimage доступны функции, которые работают в n-мерных массивах NumPy. Текущий пакет включает в себя функции для линейной и нелинейной фильтрации, бинарной морфологии, интерполяции В-сплайнами и измерений объектов.

Ресурсы

Полный список функций в пакете scipy.ndimage доступен в документации.

Пример

Использование SciPy для размытия изображений с помощью фильтра Гаусса:

4. PIL/ Pillow

PIL (Python Imaging Library) — это бесплатная Python-библиотека для открытия, работы и сохранения различных форматов изображений. К сожалению, ее разработка окончательно остановилась, а последнее обновление вышло в 2009. К счастью, есть Pillow — активно развивающийся форк PIL с простой установкой. Он работает на всех основных операционных системах и поддерживает Python 3. Библиотека содержит базовый функционал для обработки изображений, включая точечные операции, фильтры с набором встроенных ядер свертки и преобразование цветового пространства.

Ресурсы

В документации описан процесс установки и примеры использования каждого модуля библиотеки.

Пример

Улучшение изображения через ImageFilter в Pillow:

5. OpenCV-Python

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — одна из самых популярных библиотек для приложений по компьютерному зрению.OpenCV-Python — это Python-версия интерфейса для OpenCV. Наличие кода на C/C++ в бэкенде гарантирует быстроту библиотеки, а Python-обертка во фронтенде обеспечивает легкость настройки и развертывания. Благодаря этому OpenCV-Python является отличным решением для высоконагруженных вычислительных программ по компьютерному зрению.

Ресурсы

Руководство по OpenCV2-Python поможет быстрее освоиться в библиотеке.

Пример

Наглядный пример использования OpenCV-Python при наложении изображения с помощью пирамид. В результате мы создаем новый фрукт под названием «аплоко».

6. SimpleCV

SimpleCV — это еще один фреймворк с открытым кодом для создания приложений по компьютерному зрению. С ним у вас появляется доступ к нескольким мощным библиотекам компьютерного зрения (например, OpenCV) без необходимости изучения глубины цвета, файловых форматов, цветовых пространств и т.д. Кривая обучения куда меньше, чем в OpenCV, и, как говорится в их слогане, «компьютерное зрение становится проще». Парочка плюсов SimpleCV:

Простые тесты по машинному зрению смогут написать даже начинающие программисты.
Функциональная совместимость с камерами, видеофайлами, изображениями и видеопотоками.

Ресурсы

Понятная документация с множеством практических примеров.

Пример

7. Mahotas

Mahotas также является Python-библиотекой для компьютерного зрения и обработки изображений. Она содержит стандартные функции по обработке изображений (фильтры и морфологические операции), а также современные возможности компьютерного зрения для вычисления признаков (обнаружение особых точек и локальные дескрипторы). Быстрота разработки обеспечивается Python-интерфейсом, а плюсом для скорости служат алгоритмы на С++. Mahotas — это быстрая библиотека с минималистичным кодом и зависимостями. Более подробно описано в документации.

Ресурсы

Документация содержит инструкции по установке, практические примеры, а также пошаговые уроки по освоению Mahotas.

Пример

Mahotas решает задачи с помощью простого кода. Для задачи «Где Уолли?» Mahotas требуется минимальное количество кода. Вот исходный код.

8. SimpleITK

ITK или Insight Segmentation and Registration Toolkit — это кросс-платформенная система с открытым кодом, предоставляющая расширенный набор инструментов для анализа изображений. Сюда относится и SimpleITK — упрощенный слой, «надстроенный» поверх ITK. Данный слой облегчает работу с библиотекой при быстром прототипировании, обучении и интерпретируемых языках. SimpleITK — это набор инструментов для анализа изображений с большим количеством компонентов, поддерживающих общую фильтрацию, сегментацию и регистрацию изображений. Сам SimpleITK написан на C++, но доступен для многих языков программирования, включая Python.

Ресурсы

Jupyter Notebook показывает использование SimpleITK в образовательных и исследовательских целях. Он также демонстрирует возможности SimpleITK по интерактивному анализу изображений с использованием языков программирования Python и R.

Пример

Анимация ниже — это визуализация процесса преобразования при регистрации КТ- и МРТ-снимков в SimpleITK и Python. Исходный код доступен здесь.

9. pgmagick

pgmagick — обертка на базе Python для библиотеки GraphicsMagick. Систему GraphicsMagickиногда называют швейцарским ножом в обработке изображений. Она предлагает коллекцию эффективных инструментов и библиотек, поддерживающих чтение, запись и операции с изображениями в более чем 88 основных форматах, включая DPX, GIF, JPEG, JPEG-2000, PNG, PDF, PNM и TIFF.

Ресурсы

pgmagick посвящен целый репозиторий Github. Там вы найдете инструкции по установке и основные требования. Также имеется подробное руководство пользователя.

Примеры

Вот несколько операций с изображениями, которые можно выполнить в pgmagick:

10. PyCairo

PyCairo представляет собой набор привязок Python-кода для графической библиотеки Cairo. Cairo — это 2D-библиотека для отрисовки векторной графики. Векторная графика интересна тем, что не теряет своей четкости при изменении размеров или трансформации. PyCairo — это набор привязок для Cairo, с помощью которых можно вызывать Cairo-команды из Python.

Ресурсы

Подробная информация по установке и работе доступна в GitHub-репозитории PyCairo. Есть еще вводное руководство с кратким описанием PyCairo.

Примеры

Отрисовка линий, базовых фигур и радиальных градиентов.

Заключение

Существует ряд полезных и бесплатных библиотек по обработке изображений в Python. Какие-то из них широко известны, а о некоторых вы слышите впервые. Поработайте с разными библиотеками и подберите ту, что подходит именно вам.

python-Numpy Learning (5) работа с пикселями изображения

После того, как изображение считывается в программу, оно существует как массив numpy. Следовательно, все функции массивов numpy применимы и к изображениям. Доступ к элементам массива - это фактически доступ к пикселям изображения.

Метод доступа к цветному изображению:

i представляет количество строк изображения, j представляет количество столбцов изображения, а c представляет количество каналов изображения (каналы RGB соответствуют 0, 1, 2 соответственно). Координаты указаны в верхнем левом углу.

Метод доступа к полутоновым изображениям:

Пример 1: вывести значение пикселей 20-й строки и 30-го столбца в канале G изображения котенка.

Пример 2: Отображение красного одноканального изображения

Помимо чтения пикселей, вы также можете изменять значения пикселей.

Пример 3: случайным образом добавьте соль и перец на фотографии котят

Random в пакете numpy используется для генерации случайных чисел. Randint (0, cols) означает случайное генерирование целого числа в диапазоне от 0 до cols.

Используйте предложение img [x, y,:] = 255, чтобы изменить значение пикселя и изменить исходное трехканальное значение пикселя на 255.

Обрезая массив, изображение можно обрезать.

Пример 4. Обрезать изображение котенка.

Работайте с несколькими пикселями и используйте доступ к фрагменту массива. Метод нарезки возвращает значение пикселя массива с указанным индексом интервала. Вот несколько примеров изображений в градациях серого:

Наконец, мы рассмотрим два примера доступа и изменения значений пикселей:

Пример 5: преобразовать изображение lena в бинаризацию, значение пикселя больше 128 становится 1, в противном случае оно становится 0

Примечание: изображение lena (), которое поставляется с python, может быть непригодным для использования, вы можете подготовить изображение самостоятельно.

В этом примере функция цветового модуля rgb2gray () используется для преобразования цветного трехканального изображения в изображение в оттенках серого. Результатом преобразования является массив типа float64 с диапазоном значений [0,1].

Пример 6:

В этом примере сначала оцениваются все значения пикселей канала R. Если оно больше 170, значение пикселя в этом месте изменяется на [0,255,0], то есть значение канала G равно 255, а значения каналов R и B равны 0.

В прошлой статье мы узнали как установить библиотеку PIL в Python и начать уже с ней работать. В этой статье мы продолжаем изучение библиотеки PIL. Начиная с версией 1.1.6 метод load() возвращает объект, с помощью которого можно получить доступ к отдельным пикселям изображения. Указав два значения внутри квадратных скобок, можно получить или задать цвет пикселя.

Для доступа к отдельному пикселю вместо метода load() можно использовать методы getpixel() и putpixel(). Метод getpixel(<Координаты>) позволяет получить цвет указанного пикселя, а метод putpixel(<Координаты>, <Цвет>) изменяет цвет пикселя. Координаты пикселя указываются в виде кортежа из двух элементов. Необходимо заметить, что эти методы работают медленнее метода load(). Пример использования метода getpixel() и putpixel() приведен ниже.

Использование метода getpixel() и putpixel()

В этом примере для просмотра изображения мы воспользовались методом show(). Метод show() создает временный файл в формате BMP и запускает программу для просмотра изображения, используемую в операционной системе по умолчанию. Например, на моем компьютере запускается программа ACDSee. Для сохранения изображения в файл предназначен метод save().

В первом параметре указывается абсолютный или относительный путь. Вместо пути можно передать файловый объект, открытый в бинарном режиме. Сохраним изображение в форматах JPEG и BMP разными способами.

Сохраняем изображение в Python

Обратите внимание на то, что мы открыли файл в формате JPEG, а сохранили его в формате BMP. Таким образом, можно открывать изображения в одном формате и конвертировать его в другой формат. Если сохранить изображение не удалось, возбуждается исключение IOError. Если параметр <Формат> не указан, то формат изображения определяется по расширению файла.

В параметре <Обции> можно указать дополнительный характеристики изображения. Поддерживаемый опции зависят от формата изображения. Например, по умолчанию изображения в формате JPEG сохраняются с качеством 75. С помощью опции quality можно указать другое значение в диапазоне от 1 до 100.

За дополнительной информации по опциям обращайтесь к документации. Так же для более подробной инструкции игры в покер можете прочитать poker правила и повысить свои навыки в этой игре. Удивите своих знакомых во время игры в покер, продемонстрировав им свой профессионализм игры.

Читайте также: