我尝试了这个脚本来替换图像的单一颜色。我需要在图像中重新着色类似的颜色。例如,我有一个蓝色的,板蓝色的。我想用红色对这两种颜色重新着色。但正如我在下文所述,我不能这样做。它可以在python的PIL或OpenCV库中。
此代码的源代码:
import numpy as np
from PIL import Image
image = Image.open('wall.jpg')
data = np.array(im)
r1, g1, b1 = 81, 90, 103 # Original value
r2, g2, b2 = 255, 0, 0 # Value that w
我在Debian上使用Python2.7,同时使用matplotlib、Numpy、Scipy和PIL。我能够用上述代码生成图像的H和I参数的直方图。我打算在H和I直方图上应用直方图均衡化,然后将其转换回结果图像,这样我就可以比较变化了。有人能帮我完成直方图均衡和将均衡直方图转换回图像所需的代码吗?
import scipy
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import numpy as np
from scipy import misc
i
我试图将一个processing_function传递给我的ImageDataGenerator,它可以进行基于颜色的分割,它基本上只保留图像的绿色像素。我在代码中解释了每一行:
def segmented(image):
#Input is a NumPy array rank 3
np_image = np.array(image)
#Keras uses load_img to read the images in RGB
# For segmentation, we convert to HSV to get the mask
hsv_foto = cv2.cvtColor(fo
假设我在python中有一个3d数组,类似于[[3,4,9,5,3,1,6,4,2],[2,3,6,7,9,10,5,12,4],[7,5,1,3,1,2,6,5,5,2]]。我想要提取每个条目的第一个元素,并将它们放在一个一维数组中,比如这个3,5,6,2,7,5,7,3,6。我正在处理一个hsv图像,其中每个像素都有一个3元组,其中每个条目对应于色调、饱和度和值。我只想提取每个像素的色调值,并将其放入一维数组中。下面是我的代码。
import numpy as np
import colorsys
from skimage import color
from skimage.color i
我试着剪一个绿色背景的多幅图像。照片的中心是绿色的,我想把其余的从照片中剪掉。问题是,我从视频中得到了照片,所以有时绿色中心更大,有时更小。我真正的任务是在结上使用K-表示,因此我有一个绿色的背景和两条绳子,一条蓝色的和一条红色的。
我在opencv、numpy和matplotlib中使用python。
我已经切断了中心,但有时我剪得太多,有时剪得太少。在本例中,我的图像大小为1920 x 1080。
到目前为止,这是我的守则:
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL impor
使用Python的PIL模块,我们可以将数字图像读取为整数的array,
from PIL import Image
from numpy import array
img = Image.open('x.jpg')
im = array(img) # im is the array representation of x.jpg
我想知道PIL如何将图像解释为array?首先,我尝试了这个
od -tu1 x.jpg
它确实给出了一个数字序列,但是PIL如何将彩色图像解释为3D数组?
简而言之,我的问题是,我想知道如何在不使用任何像PIL这样的模块的情况下获得彩色图像的数
我试图使用Dejan Noveski的代码使用PIL模块创建一个函数,用于计算python中图像的熵。
def image_entropy(img):
hgram = np.histogram(img)
histogram_length = sum(hgram)
samples_probability = [float(h) / histogram_length for h in hgram]
return -sum([p * math.log(p, 2) for p in samples_probability if p != 0])
它引发以下错误
File "test.py
我有背景有淡紫色的图像和深蓝色的字符。我的目标是从图像中识别文本。所以我试图从背景中去除浅紫色的颜色,这样我的图像就不会有噪音,但是我找不到准确的颜色代码,因为它在任何地方都有些不同,所以我无法掩盖图像。这是我的密码
import numpy as np
from PIL import Image
im = Image.open('capture.png')
im = im.convert('RGBA')
data = np.array(im)
rgb = data[:,:,:3]
color = [27, 49, 89] # Original val
from PIL import Image
import PIL.ImageOps
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# read image
img = cv2.imread('bnw11.png')
height, width = img.shape
print "height and width : ",height, width
size = img.size
print "size of the image in number of p
我正在尝试用python对图像进行快速傅立叶变换,改变变换后的图像,然后进行反向快速傅立叶变换。具体地说,我有一张想要变换的网格的图片,然后将变换的中心狭缝之外的所有东西都涂黑,然后进行反向fft。
我现在使用的代码,没有改变transform plane:
import os
os.chdir('/Users/terra/Desktop')
import Image, numpy
i = Image.open('grid.png')
i = i.convert('L') #convert to grayscale
a = numpy.as
我正试图将省份分配到一个区域,以便在游戏模式中使用。我有两张关于地区和省份的地图。,.目前,我正在用Python读取图像,并使用PIL将其存储在数组中,如下所示:
import PIL
land_prov_pic = Image.open(INPUT_FILES_DIR + land_prov_str)
land_prov_array = np.array(land_prov_pic)
image_size = land_prov_pic.size
for x in range(image_size[0]):
if x % 100 == 0:
print(x)
这里是一个代码片段,其目标是从图像中删除像素。我对python并不熟悉,我不确定这是否是正确的解决方案。我想出的解决方案是将数组转换为二维列表并删除每个像素(我尝试了np.delete,但它一直抱怨数组必须是矩形的),然后返回到数组,然后返回到图像,如下所示。
import numpy as np
from PIL import Image
def removeSeam(image, seam):
"""
image: numpy array representing a PIL image
seam: list of pixel coords
import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib import pyplot as plt
import Image
from scipy import ndimage
import Image, ImageDraw
import PIL
import cv
import cv2
from scipy.ndimage import measurements, morphology
from PIL import Image
from numpy import *
from scipy.ndimage import filt
我正在尝试根据图像上彩色框的边界提取图像的子区域(见下文)。 I want to extract the area of the image within the yellow box.。 作为参考,我正在使用pdfplumber的im.draw_rect函数从PDF中提取此图像,该函数需要ImageMagick和Ghostscript。我已经尽可能地寻找解决此问题的方法,虽然Mark Setchell对问题Python: How to cut out an area with specific color from image (OpenCV, Numpy)的回答已经接近,但我收到了一些意
我试图用matplotlib.pyplot.imshow()绘制一个png文件,但它显示的是一个蓝色的图像(见下文)。它适用于jpeg文件,但不适用于png。
这是代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
im = Image.open('apple_logo.png')
im.save('test.png') #test.png is same as original
data = np.array(im)
print(data)
plt.imsh