步骤5: 打印输出平均灰度值 最后,我们将计算得到的平均灰度值输出到控制台上。 # 打印输出平均灰度值print(f'图片的平均灰度值:{average_gray_value:.2f}') 1. 2. ###完整代码示例 将上述所有步骤整合起来,完整的代码如下: fromPILimportImage# 设置图片文件的路径image_path='path_to_your_image.jpg'# 替...
Image- path: str- width: int- height: int+open(path: str) : Image+convert(mode: str) : Image+getpixel(coord: (int, int) : ): intPIL+ Image 结论 通过使用PIL库,我们可以很容易地计算图像的平均灰度。首先,我们将图像转换为灰度图像,然后遍历每个像素点并计算灰度值...
from PIL import Image # 打开图片文件 image = Image.open('example.jpg') # 获取图片的宽度和高度 width, height = image.size # 遍历图片的每个像素点,获取灰度值 for y in range(height): for x in range(width): pixel = image.getpixel((x, y)) # 如果是RGB图片,可以将三个通道的值取平均得...
首先,确保已经安装了PIL库。可以使用以下命令安装PIL库: pipinstall Pillow 然后,使用以下代码读取图片灰度值: fromPILimportImage# 打开图片image=Image.open('image.jpg')# 将图片转换为灰度图像image_gray=image.convert('L')# 获取图片的宽度和高度width,height = image_gray.size# 获取每个像素的灰度值pixels=...
from PIL import Image import numpy as np a = np.array(Image.open("a.png").convert("L")).astype('float') depth = 10. #预设深度为10,取值范围(0-100) grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值 grad_x,grad_y = grad #分别取x轴、y轴的梯度值 grad_x = grad_x*depth/100. #根据...
{PIL.__version__}") Python version: 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Numpy version: 1.16.6 Opencv version: 3.4.1 Matplotlib version: 3.3.2 Pillow version: 8.0.1 def normalize(mask): return (mask - mask.min()) / (mask....
本文将介绍如何使用Python和常用图像处理库Pillow(PIL的更新版)来计算图像的像素均值,并进一步实现图像的简单像素化处理。通过实例和简明代码,即使非专业读者也能轻松理解并实践。
from PIL import Image 打开图像文件: 代码语言:txt 复制 image = Image.open("image.jpg") 这里的"image.jpg"是待处理的图像文件路径。 将图像转换为灰度: 代码语言:txt 复制 gray_image = image.convert("L") 使用convert()函数将图像转换为灰度图像,参数"L"表示灰度模式。 保存灰度图像: 代码语言:txt...
python-PIL-16bit-灰度图像生成-tiff import numpy from PIL import Image a=numpy.array(numpy.uint16([[12,23,34],[123,213,22]])) im=Image.fromarray(a) #im =Image.fromarray(a, mode='I;16') im.save(r'd:\a16.tiff') 保存的 a16.tiff 就是16位灰度图像。