np.array(gray_image)将灰度图像转换为 NumPy 数组以便进行数值计算。 np.mean(gray_array)计算数组的平均值。 np.var(gray_array)计算数组的方差。 第五步:打印结果 最后,我们将打印出计算得到的平均灰度值和方差: print(f'平均灰度值:{mean_gray}')print(f'灰度方差:{variance_gray}') 1. 2. 注释:格式...
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...
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...
本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http:...
{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....
fromPILimportImageimportnumpyasnpa=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.#根据深度调整 x,y轴的梯度值grad_y=grad_y...
4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3; 5.仅取绿色:Gray=G; 通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。 用代码实现看一下: # encoding=utf8fromPILimportImagedefmain(): ...
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。
=== 问题描述: 给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件,使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像,原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值。 参考代码: 执行结果: 可以进行的扩展: 修改代码,批量处理指定文件夹中所有彩色图像文件。
2 还是老图老味道import cv2 as cvimport numpy as npimport copyimport randomimport mathfrom PIL import Imagefrom PIL import ImageStat #就靠他了img = cv.imread('c:\\meiping1.png')cv.imshow('img', img)3 把图转成灰度然后使用ImageStat.Stat(im) 进行计算 返回平均值def ...