极化图像--如何求出每个RGB值的平均值
极化图像--如何求出每个RGB值的平均值
提问于 2015-03-22 05:45:25
对于图像处理的练习，我必须编写一个程序，将各种效果应用于图像。其中一个效果是灰度，即求RGB值((red+green+blue)/3)的平均值。然而，要对图像进行极化，我需要首先找到每个单独分量的平均值(即所有红色值/红色像素的数量)。然后循环遍历行和列(使用一个用于像素、红值、绿值和蓝值的计数器)作为求平均值的方法是否合适？有没有更有效的方法？
此外，根据平均像素值对像素进行极化。如果平均R为100，平均G为200，平均B为300，并且像素的R 150、G 150和B为100，则极化像素将为255、0和0。我不明白你们之间的关系？如果当前值小于平均值，那么它会被极化到0/大于平均值，极化到255吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-10-05 04:25:46
计算图像的平均RGB值：
import numpy as np
# load your image in a variable named `im`, then calculate average RGB value
np.array(im).mean(axis=(0,1))
# It gives a tuple like (71.710743801652896, 103.11570247933884, 64.165289256198349)你不需要迭代，numpy拥有一切:)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/29188423
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