python PLT 의 image 와 skimage 처리 그림 방법 에 대한 상세 한 설명

3025 단어 pythonPLTimageskimage
PLT 로 경량급 을 비교 하고 opencv 로 비교적 중량급 이다.

import numpy as np
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
 image_file = '/Users/mac/Documents/    /    /5.Package/son.png'
 height = 100 #          100

 img = Image.open(image_file)
 img_width, img_height = img.size #  img   
 width = 2 * height * img_width // img_height #            2 ,           2 
 img = img.resize((width, height), Image.ANTIALIAS) #    ,      ,    img size  img
 pixels = np.array(img.convert('L')) #       array,pixels         
 print(pixels.shape)
 print(pixels)
 chars = "MNHQ$OC?7>!:-;. " #256        ,M  0-15,N  16-31
 N = len(chars)
 step = 256 // N
 print(N)
 print step
 result = ''
 for i in range(height):
  for j in range(width):
   result += chars[pixels[i][j] // step] #       step     step        ,char   ,      
   #            ,       
  result += '
' with open('text.txt', mode='w') as f: f.write(result)
PIT 로 절차 설명:

img = Image.open(path)#    

img.getpixel((height, width))#  (height, width)     (     list,3  ) 

img.convert("L")#     
python PLT中的image和skimage处理图片

size = (64, 64) 
img.resize(size, Image.ANTIALIAS)#     
python PLT中的image和skimage处理图片

box = (10, 10, 100, 100) 
img.crop(box).show# img  box   ,show    
python PLT中的image和skimage处理图片

#shape[0]-1        x,y ,  img_data[x][y][0]x,y 0   255  
img_data = np.array(img) 
 for i in xrange(300): 
 x = random.randint(0, img_data.shape[0]-1) 
 y = random.randint(0, img_data.shape[1]-1) #shape[0]    ,shape[1]    ,y       shape[1]
 img_data[x][y][0] = 255 
 img = Image.fromarray(img_data)# 300   ,           skimage         
img.show()

img.rotate(90)#    90 

img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)#     
python PLT中的image和skimage处理图片
2.skimage 가 열 린 그림 imgdata:

from skimage import io,transform 
img_data = io.imread(img_path) 
transform.resize(img_data, (64, 64))#     
python PLT中的image和skimage处理图片

transform.rescale(img_data, 0.5)#  /    
이 편 은 python PLT 의 image 와 skimage 처리 이미지 방법 에 대한 상세 한 설명 은 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 한 모든 내용 입 니 다.참고 하 실 수 있 고 많은 응원 부 탁 드 리 겠 습 니 다.

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