這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中用numpy進(jìn)行圖片處理的方法的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

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1.圖像的數(shù)組表示：

from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg'))
print(im.shape,im.dtype)

im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f')
print(im.shape,im.dtype)

運行結(jié)果：

(272, 480, 3) uint8        #第一個元組中數(shù)據(jù)表示圖像的行，列，顏色通道數(shù) 緊接著的字符
                                    #串表示元素的數(shù)據(jù)類型
(272, 480) float32

2.灰度變換

from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg'))
print(im.shape,im.dtype)

im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f')
print(im.shape,im.dtype)

im2 = 255 - im       #對圖像進(jìn)行反相處理
figure()
imshow(im2)

im3 = (100.0/255)*im +100      #將圖像像素值變換到100——200區(qū)間
figure()
imshow(im3)

im4 = 255.0*(im/255.0)**2         #對圖像的像素值求平方后得到的圖像
figure()
imshow(im4)

print(int(im4.min()),int(im4.max()))    #輸出像素的最大和最小值

show()

感謝各位的閱讀！關(guān)于Python中用numpy進(jìn)行圖片處理的方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！