从图像中获得的NumPy数组中的值意味着什么？
从图像中获得的NumPy数组中的值表示图像的像素值。每个像素值代表了图像中对应位置的亮度或颜色信息。对于灰度图像，每个像素值通常是一个介于0到255之间的整数，表示灰度级别。对于彩色图像，每个像素值通常是一个包含红、绿、蓝三个通道的数组，每个通道的值也是介于0到255之间的整数，表示对应颜色通道的亮度。
NumPy数组中的值可以用于进行各种图像处理和分析任务，例如图像增强、滤波、边缘检测、目标检测等。通过对像素值的操作，可以改变图像的外观、提取图像中的特征、进行图像识别等。
在云计算领域，可以使用腾讯云的图像处理服务来处理从图像中获得的NumPy数组。腾讯云的图像处理服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像增强、图像识别、人脸识别等。您可以通过调用腾讯云的API接口，将NumPy数组作为输入，进行相应的图像处理操作。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云图像处理服务的官方文档：腾讯云图像处理服务。
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图像处理中缺失的颜色信息
、、、、
我正在学习如何使用numpy来处理图像，但是颜色信息丢失了。我想知道为什么会发生这种情况。
我的目标是提取两幅图像的区别。
零步:加载库
import numpy as np
from PIL import Image
第一步:用RGBA信息对图像进行矢量化
img_org = Image.open('lena.png').convert('RGBA')
arr_org = np.array(img_org)
img_mod = Image.open('lena_modified.png').convert('RGBA'
浏览 12提问于2017-11-27得票数 0
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向图像添加像素独立噪声
、、、、
我的问题很简单:我有一个图像，我想在图像中添加像素独立的噪声。噪声可以从任何分布导出，例如高斯分布。numpy/scikit中有哪些可用模块-学习做同样的事情？ 我没有任何代码，但我正在学习模块，如numpy.random.normal等，我需要更多的澄清。没有一个模块明确表示，如果我多次从分布中抽取样本，则这些抽取将是独立的。 谢谢你的建议。
浏览 12提问于2019-03-02得票数 0
对不起，如果标题是混乱的，但很难把我想要做的放在一个句子里。图像--图像堆栈stack以N m x n矩阵的形式作为(m, n, N)形状的numpy数组。现在，如果我想执行numpy.median (例如沿堆栈轴N )，那么非常简单：numpy.median(stack, 0)。问题是，对于堆栈的每个图像，我也有一个像素掩码，我不想在操作中包括这些像素，在本例中是numpy.median。有什么有效的方法吗？
到目前为止，我所能想到的就是这一点，但它越来越慢，而且绝对不可行：
median = [[]]*images[0].flatten().shape
for i in range(len
浏览 0提问于2019-12-09得票数 0
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在MacOS 10.11.6中，我使用OpenCV 3 cv2.imread()从文件系统读取192个*.jpg图像，每个图像的形状为160x320x3，然后使用该批图像创建一个NumPy数组。如果从data01/ path (/data01/IMG/center_2017_03_03_11_52_56_652.jpg)加载它，则返回形状为：
X_train = np.array(read_images)
X_train.shape is (192, 160, 320, 3)
X_train[0].shape is (160, 320, 3)
如果从data/路径(/data/IMG/cent
浏览 1提问于2017-03-04得票数 0
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我正在尝试从文件中读取图像，然后尝试使用Python 3.6.4中的opencv库来调整它的大小
我在这一行得到了错误: resized = cv2.resize(src =numpy.array(图像)，dsize = (9，8)，interpolation = cv2.INTER_CUBIC) TypeError:在docker中运行代码时不支持src data type = 17，但一切似乎都在本地机器上工作。
以下是我的代码：
pil_image = Image.open(io.BytesIO(filedata))
image = cv2.cvtColor(numpy.asarray(
浏览 0提问于2018-05-19得票数 0
1回答
我想用代码将图像(17x15)更改为2d数组：
from PIL import Image
import numpy as np
list = []
im = Image.open('plus1.jpg')
row,col = im.size
print(row,col)
for i in range (row):
for j in range (col):
r, g, b = im.getpixel((i, j))
list.append([r,g,b])
print(list)
print(len(list))
list = np
浏览 1提问于2016-10-01得票数 2
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我需要处理一些灰度tif文件，我一直使用PIL将它们作为图像导入，并将它们转换为numpy数组：
np.array(Image.open(src))
我想要对这些数组的确切值有一个透明的理解，特别是，对于我的图像来说，不清楚什么值适合作为白点或黑点。例如，如果我想将这个数组转换成一个像素值为1的浮动数组，白色值为1，黑色为0，其他值之间线性缩放。
我尝试过一些简单的方法，包括按数组中的最大值进行缩放，但是打开结果文件时，颜色级别总是会有一些变化。
是否有任何文档说明如何正确地理解这些tif数组中存储的值？
浏览 3提问于2016-06-10得票数 1
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我有以下代码部分：
dataset = trainDataset()
train_loader = DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=True)
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
images = []
image_labels = []
for i, data in enumerate(train_loader,0):
inputs, labels = data
inputs, lab
浏览 2提问于2021-07-17得票数 0
我正在阅读item python教程，他们说NumPy数组函数item()是访问图像中像素值的最佳方法，但我不明白它是做什么的。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
print(img.item(10, 10, 2)) # I don't know what the item() function does/what it's parameters are
浏览 24提问于2019-01-14得票数 0
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我正在看一个关于使用OpenCV，numpy，PIL的面部识别项目的教程。在训练过程中，图像被转换为numpy数组，有什么必要将其转换为numpy数组呢？
代码：
PIL_IMAGE = Image.open(path).convert("L")
image_array = np.array(PIL_IMAGE, "uint8")
浏览 4提问于2019-05-19得票数 3
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我试图实现缝雕刻算法，其中我们必须删除一个缝从图像。图像存储为numpy M X N数组。我找到了seam，它只不过是一个M整数数组，其值指定要删除的列值。
例:2X3阵列
import numpy
img_array = numpy.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
和
seam = numpy.array([1,2])
这意味着我们必须从第1行(1)中删除Img第1元素，从第2行(5)中删除第2元素。删除后，Img将是
print img_array
[[2,3]
[4,6]]
完成的工作：
对于涉及一维数组或的python和，我是新手。但我无法找到从特定列
浏览 7提问于2015-10-25得票数 1
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我试图计算numpy数组中每个像素的图像亮度、斜率、 NDVI值和高程的值，但我在制作数组时遇到了麻烦，因为我将在唯一的numpy数组上分别计算每个值的表示。我已经阅读了像stuck，concatenate等函数的描述，但是我就是不知道用什么操作来使numpy数组具有多个像素值是合适的。在Numpy库中这样做是可能的吗？我想实现这个结果:像素与值15.1254,250，-0.3600,280在数组中，这样我就可以迭代矩阵，选择哪个像素将被分配，比方说，值0是无用的，其他的将得到值1作为有用的值，并将其应用于相同数组大小的RGB图像上，以删除图像中不需要的斑点。
浏览 0提问于2017-04-23得票数 0
对于一幅图像的每一个像素，我都有它的x(int)、y(int)和像素值(浮点数)。
现在我需要在image.Is numpy.random.poisson中添加适当的噪声吗？
我很担心它，因为它不像新像素value=original value+noise，而是像
新像素value=numpy.random.poisson(原始值，1) .And新值都是整数。
我的问题是作为标题。
我的目的是得到一个star.But的光度测量误差，我只有一个iamge.So，我通过增加泊松噪声来进行模拟。请检查从ccd图像中得到的图形，below.The源是红色的。
浏览 1提问于2013-10-16得票数 4
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我对numpy多维数组还很陌生，而且被困在看起来应该是“容易”的概念上。
在下面的代码中，fakepng表示numpy数组中的RGBA映像。我想将α通道设置为0，用于该图像的每个纯黑色像素的[0,0,0]，以使其透明。我可以使用嵌套的for循环来完成这个任务：
fakepng = np.array([[[0,0,0,255],[0,255,255,255]],[[255,255,0,255],[255,255,255,255]]])
rows, cols, channels = fakepng.shape
for x in range(0, rows):
for y in range(
浏览 2提问于2020-05-24得票数 0
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我有一个乒乓球游戏，这是一个简单的游戏环境。我希望在每个实例中从pygame.display获取图像的numpy数组。我无法找到给出整个显示的numpy数组的方法。谢谢。
浏览 5提问于2020-10-27得票数 1
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因此，我使用这个非常简单的图像来理解图像是如何存储在数组中的，以及如何操作它。
旁注
谁能建议我写一本书/博客，从这些基本知识开始，因为大多数人跳过了这个部分，尽管很琐碎，但我不能用这些细微的细节来折磨我的头脑。
它的8x8像素图像，一个点在拳头左上角像素。
#import modules
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
%matplotlib inline
import numpy as np
#Load image as array
i=Image.open("dot.png")
i
浏览 4提问于2016-10-26得票数 4
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我正在研究某些人的代码，我并没有得到一些东西：
在为某些品牌标签中的条形码创建一个掩码后，为什么需要创建该掩码的阈值图像(因为当我们看到图像时，它看起来是一样的)
然后，用cv2规范()对阈值图像进行规范化，规范化函数实际上会做什么？
1)创建一个掩码：
import imutils
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("/home/nayantara/Desktop/beinghuman.jpg")
mask = np.zeros(image.shape, dtype = "uint8&#
浏览 1提问于2019-07-18得票数 0
问题设置
我有一个属于几个类的float32 numpy数组集合(例如：(100, 100)每个数组)。
通过使用DATA_SET_PATH将它们保存到磁盘( matplotlib.image.imsave(<save_path.jpg>, array, cmap='gray') )中，我从它们创建了一个图像数据集
然后，我使用以下方法在图像数据集上训练了一个预先训练过的VGG模型。
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import preprocess_input
augmenter = tf.k
浏览 2提问于2021-05-23得票数 0
我正在尝试理解图像转换为numPy的输出
im = Image.open('flower1.jpg')
npimg = np.array(im)
npimg
输出
([[[127, 151, 89],
[125, 149, 87],
[125, 149, 87],
...,
[117, 142, 76],
[115, 141, 73],
[113, 140, 71]],...
我不知道从这个输出中能理解什么？有人能帮帮忙吗？
浏览 0提问于2018-09-04得票数 1
1回答
我有一个TensorFlow模型，在这个模型中，我想传递一个图像给它，以便它确定图像中的对象。
然而，该模型抱怨图像的形状，说无论它接收(1, 7, 7, 2048)如何，它都希望它以(1, 1, 1, 2048)的形式出现。
我已经尝试通过numpy.reshape(myObj, (1, 1, 1, 2048))或numpy.reshape(myObj, (1, 1, 1, -1))在图像上执行numpy.reshape()。然而，前者只是抱怨它不能将大小为100352的数组重塑为(1, 1, 1, 2048)，而后者将数组的最后一个元素的大小调整为(7, 7, 2048)的倍数，即1003
浏览 1提问于2018-07-08得票数 0
1回答
将PIL图像转换为numpy数组时，请使用
image = Image.open(file_path)
image_array = numpy.array(image)
有时我会得到一个二维数组，其尺寸等于图像的尺寸。其他时候，我得到一个3D数组，每个条目都是一个像素数组(即RRR，GGG，BBB)。其他时候，我得到一个3D数组，每个条目都是一个有4个值的数组(即RRR，GGG，BBB，XXX)。是什么决定了numpy数组的形状？如果它是一个二维数组，那么条目代表什么？
浏览 0提问于2017-05-31得票数 0
我试图让一些东西将一个图像一分为二，并合并两个图像回来。我尝试使用NumPy从图像上的每个点减去一个随机值，并存储该值以使其成为新图像。然后我得到一个‘照片无法打开这个文件，因为格式化当前不受支持，或者文件已损坏。’在第二张图片上。那么，如何创建具有这些值的图像呢？
import numpy
import random
from PIL import Image
a = Image.new('RGB', [1280, 720], (255, 255, 255))
a = numpy.array(a)
value = []
for x in a:
for y in ran
浏览 0提问于2021-10-31得票数 1
2回答
我有一个文件，font_file.bdf，需要将包含在其中的字符作为numpy数组，其中每个元素都是一个像素。
这里是定义'?‘文件的片段。人物：
STARTCHAR question
ENCODING 63
SWIDTH 1000 0
DWIDTH 6 0
BBX 5 7 0 0
BITMAP
70
88
08
10
20
00
20
ENDCHAR
我研究了.bdf文件，以了解它们是如何编码数据的。基本上，这是一个位深为1的位图，我找到了一个枕头模块PIL.BdfFontFile，它可以解释bdf文件。在试验了这个模块一段时间之后，我能够为字体中的每个字符获取一个PIL映像，并保存
浏览 1提问于2016-08-12得票数 1
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1回答
我正在Python3.7中加载一个.npy文件。输出如下所示： >>>import numpy as np
>>>dt = np.load('trajectories.npy')
>>>dt
array({'trajectories': array([[[729.78449821, 391.1702509],
[912.41666667, 315.5 ],
[832.0577381 , 325.83452381]],
...,
[[852.92 , 174.16253968],
[92
浏览 43提问于2019-02-07得票数 3
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1回答
我的问题与有关。我试图从一个包含1位灰度像素信息(0到255)的一维数组中读取图像，用于28x28图像。因此，数组是从0到783，其中每个像素被编码为x=i* 28 + j。
转换成二维28x28矩阵如下：
000 001 002 003 ... 026 027
028 029 030 031 ... 054 055
056 057 058 059 ... 082 083
| | | | ... | |
728 729 730 731 ... 754 755
756 757 758 759 ... 782 783
由于图像处理(调整大小，倾斜)的原因，我想将该数组读入内存
浏览 5提问于2016-08-15得票数 2
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我是第一次接触numpy，我想替换3D numpy数组中的特定元素。我的3Dnumpy数组表示一个图像。数组的形状为：(1080,1920，3)。数字3表示图像中每个像素的RGB。 我只想知道如何将所有等于0,0,0的元素更改为255,255,255，这意味着我希望图像中的所有黑色像素都是白色的。我该怎么做呢？谢谢!
浏览 32提问于2019-02-07得票数 1
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1回答
我希望用PIL.Image.open()打开彩色图像，并将其转换为numpy数组以进行进一步分析。
我使用的图像可以下载。
我已经成功地打开了图像，并在木星笔记本中显示了它的全色，没有问题，但是一旦我使用get像素方法，或者将它转换成一个带有numpy的数组，事情就会出错。
from PIL import Image
t = Image.open('radar.png')
display(t)
到目前为止，这还不错，图像的透明部分在屏幕上显示为白色。
t.show()
首先，透明部分在文件查看器中打开时被替换为所有黑色。颜色仍然是正确的。
t.getpixel((200,
浏览 0提问于2019-08-31得票数 1
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我试图从一个'.mat‘v7.3文件中拉入所有变量，并将它们转换为NumPy数组。有没有一种方法可以做到这一点，最好不需要指定变量名？如何从h5py.File中获取所有当前变量名，然后检查它们的维度？
例如。
import numpy as np, h5py
file = h5py.File('data.mat','r')
for "all variables in mat file"
...fill numpy array
end
浏览 0提问于2015-04-25得票数 2
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1回答
我已经从这里下载了一个示例.stl文件：
然后，我使用以下代码获取numpy数组，以便使用matplotlib进行进一步的图像处理：
import numpy as np
from stl import mesh
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
# Using an existing stl file:
your_mesh = mesh.Mesh.from_file('300_polygon_sphere_100mm.stl')
data = np.array(your_mesh)
print(data.shape)
不幸的是，
浏览 3提问于2018-07-05得票数 1
1回答
我有一个PIL图像列表: p0、p1、.、p85999 (总共86000张)。它们都是RGB，大小为30x30px。
我需要将它们转换为规范化的numpy数组，我做了以下工作：
[np.asarray(r).astype('float32') / 255.0) for r in images]
其中r是PIL图像。
这提供了一个numpy数组的数组。
然而，这些数组有时是形状(30,30,3)，有时是形状(30,30)。
我希望它们永远是，是形状的(30,30,3)。
我猜numpy这样做是出于性能原因(当不需要RGB时，例如。白色图像？)。
无论如何，如何获得所需的结果？？使
浏览 1提问于2019-10-21得票数 0
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我已经加载了一个巨大的图像作为维度为H x W x 3的Numpy数组。我想将这个图像分割成15 x 15 grid，并将其转换为225 x H/15 x W/15 x 3 NumPy数组，在该数组中，按行或按列进行排序。请注意，H和W是15的完美倍数。
我知道这可以使用两个for循环来完成，如下所示：
for row in range(15):
for col in range(15):
count+=1
subimage[count,:,:,:] = img[h1:h2, w1:w2, :]
但这需要时间(我必须对100,000张非常大的图像重复这个过程)
浏览 3提问于2020-12-31得票数 1
我使用PIL将Numpy数组保存为PNG图像，但当我将它读回时，我不会得到相同的数组号。
我保存一个像素值为2^16的PNG图像，但当我将它读回Numpy数组时，该像素的值为2^16 - 1。
似乎位深度范围被裁剪为2^16 -1位，但文档说，保存为PNG，我可以使用'I‘模式，这是32位有符号整数。
图像的模式是一个字符串，它定义图像中像素的类型和深度。每个像素都使用比特深度的全部范围。因此，1位像素的范围为0-1，8位像素的范围为0-255，依此类推。当前版本支持以下标准模式：
I (32位有符号整数像素)
枕头识别、读取和写入包含1、L、LA、I、P、RGB或RGB
浏览 5提问于2022-02-25得票数 1
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我试图隐藏一个图像，其中蒙面值对应于列表中的几个值中的任何一个。
请考虑以下“图像”和“像素值”
import numpy
img = numpy.arange(27).reshape(3,3,3) #something to represent an image
pixels = [numpy.array([0,1,2]), numpy.array([9,10,11])] #arbitrarily selected "pixel" values
我试图想出一个程序，它将输出一个2d掩码数组，其中掩码值对应于列表pixels中的像素值。
目标：
In [93]: mask
O
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
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我正在尝试将一个4波段(RGB & nr红外)光栅图像转换成numPy数组中的ArcMap。成功转换为numpy数组后，我希望计数图像上没有数据的像素数。当在ArcMap中检查时，这些像素颜色被标记为“无”，它们显示为黑色，但它们丢失了来自波段1、2或3的红色、绿色和/或蓝色通道数据。我需要找到它们。
到目前为止，我的情况如下：
import numpy
import os
myDir = "C:\\Temp\\temp"
# myFile = "4_pixel_test.tif"
myFile = "4band.tif"
# imp
浏览 4提问于2016-03-24得票数 3
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我有一个单一的sitk标签，适用于4个不同的图像卷。我知道标签上的简单统计数据可以通过sitk完成。但是，我需要在每个图像卷的标签中计算熵和峰度。 有没有一种方法可以从每个不同的图像中提取标签数据到一个Numpy Array中，然后我就可以进行这种分析了？
浏览 19提问于2019-12-12得票数 0
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我试图创建一个5x5均值过滤器，以消除一些盐和胡椒噪音的图像。我将图像读取到一个数字数组中。并尝试进行一些更改，以计算像素邻域的平均值。我得到的结果是相当糟糕的，我似乎不知道为什么我的形象结果有差距。
from PIL import Image
import numpy
image1 = 'noisy.jpg'
save1 = 'filtered.jpg'
def average(path, name):
temp=Image.open(path)
image_array = numpy.array(temp)
new_image =
浏览 0提问于2018-02-27得票数 2
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我使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory将图像加载到tensorflow的数据集中。然而，我对它是如何工作的感到困惑。我只是想要能够从数据集中显示每个图像。
data = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory('/content/gdrive/MyDrive/Skyrmion Vision/testFiles/train/',batch_size=1,image_size=(171,256))
data_iterator = data.as_numpy_iterator()
b
浏览 17提问于2022-09-10得票数 1
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我将包含RGB图像数据的C数组传递给Python中的函数，以进一步处理图像。我如何检索这个图像并在Python中绘制它？
包含RGB图像数据的名为c_data的C数组由
for(k = 0; k < c; ++k){
for(j = 0; j < h; ++j){
for(i = 0; i < w; ++i){
int dst_index = i + w*j + w*h*k;
int src_index = k + c*i + c*w*j;
c_data[dst_index] =
浏览 0提问于2020-02-20得票数 1
2回答
看起来，在理解如何在numpy数组中表示图像方面，我似乎有一些根本的差距。
img = np.ones([100,100,3], dtype=np.uint8)*255
plt.imshow(img)
上面的代码创建了一个“白色”3通道图像。
每个像素的值为255,255,255。
明白了。
现在我想要创建一个“白色”灰度图像。我真的不需要RGB频道来存储白色图像，是吗？
img_bw = np.ones([100,100], dtype=np.uint8)*255
plt.imshow(img_bw, cmap = "gray")
这将创建一个“黑色图像”，即使在每个像素位置
浏览 0提问于2018-03-11得票数 7
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在python中，我希望将使用OpenCV处理的图像转换为某种图像格式(本例中为TIFF，但可以是: BMP、JPEG、PNG、……)。
为此，将OpenCV映像编码到内存缓冲区就足够了。问题是，当我使用cv2.imencode()执行此操作时，返回的对象看起来仍然像numpy数组：
import cv2
img_cv2_aka_nparr = cv2.imread('test.jpg')
my_format = '.tiff'
retval, im_buffer = cv2.imencode(my_format, img_cv2_aka_nparr)
prin
浏览 0提问于2018-08-24得票数 1
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我有一堆想要存储到数组中的图像。
问题是，我所有的图像都是不同大小的，我不想改变它们的大小，因为有些是方形的，有些不是。
我尝试使用np.concatenate，但有人在网上说构建一个零矩阵并填充它更好。
但是，使用
image = misc.imread(filename)
从scipy库中。图像以三维数组的形式返回。如果我想在其中存储所有的图像，我应该如何构造我的numpy ndarray？
浏览 1提问于2015-03-07得票数 2
1回答
我有一个长度为N的numpy数组，其中包含从0到N-1的唯一整数，例如 2 3 1 0 我想要获得从元素到它们的索引的映射 0 -> 3
1 -> 2
2 -> 0
3 -> 1 我怎么才能快速完成这项工作呢？在我的问题设置中，numpy数组可能非常大(N几乎是10^7)。 结果可以存储在另一个相同长度的mumpy数组中。
浏览 8提问于2020-09-28得票数 1
回答已采纳
我需要对多维numpy数组进行大量的操作，为此，我正在尝试实现这方面的最佳方法。
假设我有这样一个数组：
A = np.random.uniform(0, 1, size = 100).reshape(20, 5)
我的目标是获得每个条目的最大值numpy.amax()及其索引。因此，希望A[0]是这样的：
A[0] = [ 0.64570441 0.31781716 0.07268926 0.84183753 0.72194227]
我想得到这个最大[0.84183753][0, 3]的最大值和索引。没有所需结果的具体表示，只是一个例子。我甚至只需要水平索引。
我尝试使用numpy的
浏览 4提问于2016-03-22得票数 1
回答已采纳
使用Scipy、toimage或imsave保存二维Numpy数组(单值)时，像素值与Numpy数组中的值不完全匹配。取而代之的是图像算法似乎使用了某种插值的区域，主要是在边缘。
是否有停止插值并保留准确数据的选项(例如，在PNG中，7总是获得rgb(7,7,7)？
浏览 5提问于2012-12-16得票数 4
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所以我有这个python脚本，它可以检测和打印图像中的一系列HSV颜色，但我想给它添加另一个功能。 它希望它能够打印出该颜色的百分比。 我的脚本： import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('C:/Users/Vishu Rana/Documents/PY/test_cases/image.jpg')
grid_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure(figsize=(20,8))
pl
浏览 120提问于2020-01-26得票数 1
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我试图为每个dbz反射率级别(绿色、橙色、黄色、红色等颜色块)在天气雷达图像中计数像素数。这样我就可以根据回波的类型来“评分”雷达图像了。
我对numpy和numpy数组并不熟悉，但我知道当我处理图像中的单个像素时，它会非常高效，所以我想了解更多。
我甚至不确定我选择的像素是否正确，但我想我已经接近了。
我有一个使用numpy和基本像素迭代来计数绿色像素数的示例，RGBA为(1,197，1,255)。
希望我已经接近了，有人可以指导我如何使用numpy选择像素，然后计算它们：
import io
import numpy as np
import PIL.Image
import urllib
浏览 0提问于2016-03-16得票数 2
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将绘图转换为nparray
、、、、
我有一个形状为(74, 743)的numpy数组，它代表了几秒钟人类语音的语谱图。我可以使用plt.subplots.matshow轻松地将其转换为matplotlib图，但我想知道是否可以将该图转换为原始的numpy数组？至少，matplotlib如何从任意形状的数组生成图像？ 我正在尝试创建一个生成性的对抗性网络，它将生成光谱图的图像(这是由于该网络在图像生成方面的卓越性能)。然后，我想将这些光谱图图像转换为定量光谱图，即将曲线图转换为数值数组。
浏览 10提问于2019-06-25得票数 0
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我使用scipy.io.savemat()将大小为5000,96,96的numpy数组中的图像保存到.mat文件中。 当我想要将这些图像重新加载到Python中时，我使用scipy.io.loadmat()，但是这次它们被放入字典中。 如何将它们从字典中整齐地放到NumPy数组中？ 我正在使用scipy.io.loadmat加载matlab文件，并希望将其放入NumPy数组中。图像的暗度= (5000,96,96) scipy.io.savemat("images.mat")
z = scipy.io.loadmat("images.mat") NumPy数组
浏览 48提问于2019-04-12得票数 2
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我最近从Matlab/Octave切换到SciPy/NumPy，我喜欢它。但我发现有时我会因为细微的差异而感到困惑。
在Matlab中，当我们声明一个大小为5的“行向量”时，我们使用以下命令：
x = [1, 2, 3 ,4, 5] % in matlab
可以使用"size“命令检查此向量的大小，如下所示：
size(x)
ans =
1 5
我曾假设NumPy中的以下代码与上面的代码做同样的事情。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # in NumPy
但是它的大小有点奇怪。
>>> np.shape(x)
(
浏览 2提问于2015-08-28得票数 2
4回答
我有两个Numpy数组(3维uint8)从PIL图像转换而来。
我想找出第一个图像是否包含第二个图像，如果包含，则找出第一个图像中匹配的左上角像素的坐标。
有没有一种方法可以在Numpy中以足够快的方式做到这一点，而不是使用(4！非常慢)纯Python循环？
2D示例：
a = numpy.array([
[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7],
[8, 9, 10, 11]
])
b = numpy.array([
[2, 3],
[6, 7]
])
怎么做这样的事情呢？
position = a.find(b)
那么positi
浏览 1提问于2011-10-06得票数 23
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