Numpy简易教程

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Numpy简易教程

2024-07-12 19:58:27| 来源: 网络整理| 查看: 265

Numpy简易教程——图像的数组表示

文章目录 Numpy简易教程——图像的数组表示一.图像的表示模式二.PIL库的使用1.PIL库简介与下载,导入2.图像的数组表示3.图像的变换下一篇:Matplotlib入门教程

一.图像的表示模式

图像一般采用RGB三通道色彩模式,每个像素点由红(R ),绿(G),蓝(B)三色组成。取值范围为: R:0-255 G:0-255 B:0-255 三者叠加就可获取到对应像素点的颜色，这种方式可以包含人眼可见的所有颜色，因此使用广泛

二.PIL库的使用 1.PIL库简介与下载,导入

PIL:Python Image Libaray,是一个具有处理图像的强大功能的第三方库下载命令:pip install pillow 导入使用Image对象的方式:From PIL import Image

2.图像的数组表示 import numpy as np; from PIL import Image; #读入数据并保存为数组 a = np.array(Image.open("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/cat01.jpg")); print(a.shape,a.dtype)

结果为:(625, 500, 3) uint8 含义:625表示图像高,500表示宽度,3表示RGB的值

3.图像的变换 import numpy as np; from PIL import Image; #读入数据并保存为数组 a = np.array(Image.open("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/cat02.jpg")); print(a.shape,a.dtype) Im = Image.fromarray((255-a).astype("uint8"))#将a数组处理为Image对象并返回 Im.save("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/stars-new.jpg")

原图: 在这里插入图片描述更改后的: 如果想得到灰色图片可以采用convert函数

import numpy as np; from PIL import Image; #读入数据并保存为数组 a = np.array(Image.open("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/cat02.jpg").convert('L')); print(a.shape,a.dtype) Im = Image.fromarray((255-a).astype("uint8"))#将a数组处理为Image对象并返回 Im.save("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/stars-new.jpg")

(437, 1200) uint8这个运行结果表明此时元素的值不在对应RGB值，而是一个灰度值效果如下: 在这里插入图片描述纯黑白就是不用255减去即可：当然上面这个比较淡，要想重色可以这样:

import numpy as np; from PIL import Image; #读入数据并保存为数组 a = np.array(Image.open("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/cat02.jpg").convert('L')); print(a.shape,a.dtype) Im = Image.fromarray(((a/255)**2*255).astype("uint8"))#将a数组处理为Image对象并返回 Im.save("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/stars-new.jpg")

效果如下: 在这里插入图片描述下面我们实现手绘效果: 首先介绍手绘的几个要素: ①黑白灰色 ②边界线条较重 ③相同或相近色彩趋近白色 ④略有光源效果实际上我们的手绘风格是在获取了灰度值数组后进行处理得到的灰度值代表图片的明暗，梯度代表图片灰度的变化率,通过调整像素的梯度值间接改变明暗变化,最后是立体效果值通过添加虚拟深度值来实现(这一步需要归一化处理)

from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("D:/Jupyter_NoteBook/1单神经元网络/images/jack.jpg").convert('L')).astype('float') depth = 10. # (0-100) grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y = grad #分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*depth/100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)#对三个方向的梯度进行归一化处理 uni_x = grad_x/A uni_y = grad_y/A uni_z = 1./A vec_el = np.pi/2.2 # 光源的俯视角度，弧度值 vec_az = np.pi/4. # 光源的方位角度，弧度值 dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x 轴的影响 dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源对y 轴的影响 dz = np.sin(vec_el) #光源对z 轴的影响 b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化 b = b.clip(0,255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重构图像 im.save('jackson.jpg')

原图: 在这里插入图片描述效果图: 上面这段代码直接复制使用即可,原理比较复杂,涉及到一些比较专业的知识(其实我也不甚明白)

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