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  • 2020-12-09 13:17:46

    我想你是犯了个错误,比如。。TypeError: 'PixelAccess' object is not iterable。。。?

    有关如何访问像素,请参阅Image.load文档。。

    基本上,要获取图像中的像素列表,请使用PIL:from PIL import Image

    i = Image.open("myfile.png")

    pixels = i.load() # this is not a list, nor is it list()'able

    width, height = i.size

    all_pixels = []

    for x in range(width):

    for y in range(height):

    cpixel = pixels[x, y]

    all_pixels.append(cpixel)

    它将每个像素追加到all_pixels-如果文件是RGB图像(即使它只包含黑白图像),则这些将是元组,例如:(255, 255, 255)

    要将图像转换为单色,只需平均这三个值-因此,最后三行代码将变成。。cpixel = pixels[x, y]

    bw_value = int(round(sum(cpixel) / float(len(cpixel))))

    # the above could probably be bw_value = sum(cpixel)/len(cpixel)

    all_pixels.append(bw_value)

    或获得亮度(加权平均值):cpixel = pixels[x, y]

    luma = (0.3 * cpixel[0]) + (0.59 * cpixel[1]) + (0.11 * cpixel[2])

    all_pixels.append(luma)

    或者纯1位黑白:cpixel = pixels[x, y]

    if round(sum(cpixel)) / float(len(cpixel)) > 127:

    all_pixels.append(255)

    else:

    all_pixels.append(0)

    PIL中可能有一些方法可以更快地完成这种转换,但这是有效的,而且不是特别慢。

    如果只想对每一行执行计算,可以跳过将所有像素添加到中间列表。。例如,要计算每行的平均值:from PIL import Image

    i = Image.open("myfile.png")

    pixels = i.load() # this is not a list

    width, height = i.size

    row_averages = []

    for y in range(height):

    cur_row_ttl = 0

    for x in range(width):

    cur_pixel = pixels[x, y]

    cur_pixel_mono = sum(cur_pixel) / len(cur_pixel)

    cur_row_ttl += cur_pixel_mono

    cur_row_avg = cur_row_ttl / width

    row_averages.append(cur_row_avg)

    print "Brighest row:",

    print max(row_averages)

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    千次阅读 2022-04-29 11:16:30
    像素值统计的需求二. 像素值统计的API① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API② 获取像素的均值和方差的API③ 统计非零像素的个数 一. 像素值统计的需求 统计一个图像中的像素在工作中很有...

    一. 像素值统计的需求

    统计一个图像中的像素在工作中很有必要的,因为图像处理过程中主要就是和像素打交道.

    主要统计的数据:

    • 像素最大值
    • 像素最小值
    • 像素最小值的位置
    • 像素最大值的位置
    • 像素均值
    • 像素方差(像素方差,是所有像素和像素均值之间的平方的平均数)

    二. 像素值统计的API

    ① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API

    函数原型:

    void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,CV_OUT double* maxVal = 0, 
    CV_OUT Point* minLoc = 0,CV_OUT Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());
    

    函数功能:

    这个函数用来获取一个单通道图像的最大和最小值,以及最大值和最小值的位置,如果mask为空,则是全部的图像,如果mask不为空,在mask的区域求最大值和最小值.其实就是mask的非零区域求最大值和最小值.

    参数解释:

    • src: 输入的图像,只能是单通道的图像
    • minVal:最小值指针,如果不需要可以传参数NULL
    • maxVal:最大值指针,如果不需要可以传参数NULL
    • minLoc:最小值位置指针,Pointer类型,如果不需要,可以传参数NULL
    • maxLoc:最大值位置指针,Pointer类型,如果不需要,可以传参数NULL
    • mask: 用来选择一个子区域
    #include "MyOpencv.h"
    
    int main(void)
    {
    	Mat src = Mat::zeros(Size(10, 10), CV_8UC1);
    	int rows = src.rows;
    	int cols = src.cols;
    	int channels = src.channels();
    	for (int row = 0; row < rows; row++)
    	{
    		uchar *pCurrent = src.ptr<uchar>(row);
    		for (int col = 0; col < cols; col++)
    		{
    			*pCurrent++ = row * 10  + col; // 像素赋值从0~99
    		}
    	}
    
    	cout << "src = " << endl;
    	cout << src << endl;
    	double minVal;
    	double maxVal;
    	Point  minLoc;
    	Point	maxLoc;
    
    	cv::minMaxLoc(src, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
    	cout << "图像像素信息: 像素最小值: " << minVal << " 最小值位置: " << minLoc
    		<< " 像素最大值: " << maxVal << " 像素最大值位置: " << maxLoc << endl;
    
    	// 使用Mask,只统计第2~4行和2~4列 22~44的位置
    	Mat mask = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
    	Rect rect(2, 2, 3, 3);
    	mask(rect) = Scalar(1);
    	cout << "Mask = " << endl;
    	cout << mask << endl;
    
    	cv::minMaxLoc(src, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, mask);
    	cout << "2~4行 && 2~4列的像素信息: " << endl;
    	cout << "像素最小值: " << minVal << " 最小值位置 : " << minLoc
    		<< " 像素最大值: " << maxVal << " 像素最大值位置: " << maxLoc << endl;
    
    }
    

    结果:

    ② 获取像素的均值和方差的API

    函数原型:

    void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev,
                                 InputArray mask=noArray());
    

    函数功能:

    该函数独自的计算各个通道的均值和方差,然后通过输出参数返回.

    参数:

    • src: 输入图像
    • mean: 输出Mat,代表各个通道的均值,这里的形状是3行一列的矩阵
    • stddev:输出Mat,代表各个通道的均方差,这里的形状是3行一列的矩阵
    • mask:用来确定计算区域,也就是mask中那些非0的位置才会参与计算.当mask所有的元素都是0的时候,返回mean=stddev=Scalar::all(0).
    #include "MyOpencv.h"
    
    int main(void)
    {
    	Mat src = Mat::zeros(Size(6, 6), CV_8UC3);
    	int rows = src.rows;
    	int cols = src.cols;
    	int channels = src.channels();
    	for (int row = 0; row < rows; row++)
    	{
    		uchar *pCurrent = src.ptr<uchar>(row);
    		for (int col = 0; col < cols; col++)
    		{
    			*pCurrent++ = row * 6 * 3  + col * 3 + 0;
    			*pCurrent++ = row * 6 * 3 + col * 3 + 1;
    			*pCurrent++ = row * 6 * 3 + col * 3 + 2;
    		}
    	}
    	cout << "src = " << endl; // 0 ~ 107像素值,一共 6 * 6 & 3 = 108个像素值
    	cout << src << endl;
    	Mat mean, stddev;
    	cv::meanStdDev(src, mean, stddev);
    	cout << "不带mask的时候: 图形均值: " << mean << ", 均方差: " << stddev << endl;
    	cout << "mean的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;
    	cout << "stddev的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;
    
    	cout << "----------------------------------" << endl;
    	// 带mask的,首先把mask全部是0的情况
    	Mat maskZero = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
    	cv::meanStdDev(src, mean, stddev,maskZero);
    	cout << "mask全部为0的时候: 图形均值: " << mean << ", 均方差: " << stddev << endl;
    	cout << "mean的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;
    	cout << "stddev的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;
    	cout << "---------------------------------" << endl;
    
    	Rect rect(3, 3, 2, 2); // 第3~4行 3~4列的均值方差
    	maskZero(rect) = Scalar(1);
    	cv::meanStdDev(src, mean, stddev, maskZero);
    	cout << "mask 3~4行,3~4列为1的时候: 图形均值: " << mean << ", 均方差: " << stddev << endl;
    	cout << "mean的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;
    	cout << "stddev的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;
    	return 0;
    }
    

    结果:

    ③ 统计非零像素的个数

    函数原型:

    int countNonZero( InputArray src );
    

    功能:

    统计单通道图像非0像素的个数

    参数:

    • src: 输入图像,只能是单通道的Mat图像矩阵.
    #include"MyOpencv.h"
    
    int main(void)
    {
    	Mat srcColor = Mat::zeros(Size(10, 10), CV_8UC3);
    	Mat srcGray = Mat::zeros(Size(10, 10), CV_8UC1);
    
    	int rows = srcColor.rows;
    	int cols = srcColor.cols;
    	int channels = srcColor.channels();
    	// 三通道图像赋值
    	for (int row = 0; row < rows; row++)
    	{
    		uchar *pCurrent = srcColor.ptr<uchar>(row);
    		for (int col = 0; col < cols; col++)
    		{
    			if ((row + col) % 2 == 0)
    			{
    				// 如果行数和列数的和是偶数,就赋值为0
    				*pCurrent++ = 0;
    				*pCurrent++ = 0;
    				*pCurrent++ = 0;
    			}
    			else
    			{
    				*pCurrent++ = 128;
    				*pCurrent++ = 128;
    				*pCurrent++ = 128;
    			}
    		}
    	}
    
    	// 单通道图像赋值
    	for (int row = 0; row < rows; row++)
    	{
    		uchar *pCurrent = srcGray.ptr<uchar>(row);
    		for (int col = 0; col < cols; col++)
    		{
    			if ((row + col) % 2 == 0)
    			{
    				*pCurrent++ = 0;
    			}
    			else
    			{
    				*pCurrent++ = 128;
    			}
    		}
    		
    	}
    
    
    	// 然后统计非0的个数
    	//int number = cv::countNonZero(srcColor); 这里会报错,所以三通道的,要先分离通道,然后再统计
    
    	int number = cv::countNonZero(srcGray);
    	cout << "srcGray = " << endl;
    	cout << srcGray << endl;
    	cout << "---------------------" << endl;
    	cout << "非零个数: " << number << endl;
    
    }
    

    结果:

    展开全文
  • python读取像素值

    千次阅读 2022-01-11 19:17:36
    记录python读取图片像素值

    记录一下利用python读取像素值,并将像素值保存在txt文档中,可使用matlab将txt文档转换为像素矩阵。
    代码如下:

    #将mask图转换为像素值,并生成txt文档,以便于matlab读取
    import os
    from PIL import Image
    filename = os.listdir('G:/1/2/3/4')
    base_dir = ('G:/1/2/3/4/')
    new_dir  = ('G:/1/2/3/4/')
    for img in filename:
        txt_name = img.split('.')[0]
        new_txt_name = txt_name + '.txt'
        f2 = open(new_dir + new_txt_name,'w+')
        image=Image.open((base_dir + img))
        w1 = image.size[0]#行
        h1 = image.size[1]#列
        image_new=image.convert("P")
        for i in range(w1):
            for j in range(h1):
                xs = image_new.getpixel((i,j))
                print(xs,file=f2)
    

    如果是读为RGB格式的,代码如下:

    import os
    from PIL import Image
    filename = os.listdir('G:/1/2/3/4')
    base_dir = ('G:/1/2/3/4/')
    new_dir  = ('G:/1/2/3/4/')
    for img in filename:
        txt_name = img.split('.')[0]
        new_txt_name = txt_name + '.txt'
        f2 = open(new_dir + new_txt_name,'w+')
        image=Image.open((base_dir + img))
        w1 = image.size[0]#行
        h1 = image.size[1]#列
    	image_new = image.convert('RGB')
    	for i in range(w1):
    		for j in range(h1):
    			xs = image_new.getpixel((i,j))
    			print(xs,file=f2)
    
    展开全文
  • C++常用的图像像素值读写的方法

    千次阅读 2021-12-17 21:25:07
    Index 目录索引写在前面先修知识使用at()函数访问像素值使用Mat的成员函数ptr< >( )访问像素值案例演示参考文章 写在前面 做CV领域的小伙伴,想必都要跟图像像素的运算打交道,本文将介绍几种访问图像像素的...


    写在前面

    做CV领域的小伙伴,想必都要跟图像像素的运算打交道,本文将介绍几种访问图像像素的方法,并用一个简单的例子进行演示。


    先修知识

    CV_8U is unsigned 8bit/pixel - ie a pixel can have values 0-255, this is the normal range for most image and video formats.

    CV_32F is float - the pixel can have any value between 0-1.0, this is useful for some sets of calculations on data - but it has to be converted into 8bits to save or display by multiplying each pixel by 255.

    CV_32S is a signed 32bit integer value for each pixel - again useful of you are doing integer maths on the pixels, but again needs converting into 8bits to save or display. This is trickier since you need to decide how to convert the much larger range of possible values (+/- 2billion!) into 0-255.


    一般使用的灰度图像元素是8位的uchar型(注意不是无符号整型,而是无符号字符型。元素值0~255),自定义Mat矩阵时,推荐使用8位无符号字符型,即CV_8U、CV_8UC31


    一般的图像文件格式使用的是 Unsigned 8bits,CvMat矩阵对应的参数类型就是
    CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3。
    (最后的1、2、3表示通道数,譬如RGB3通道就用CV_8UC3)

    而float 是32位的,对应CvMat数据结构参数就是:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3…
    double是64bits,对应CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3等。


    使用at()函数访问像素值

    使用cv::Mat定义的图像是向量,可以使用at方法取值,使用调用方法image.at<cv::Vec3b>(i,j),at方法方便,直接给i、j赋值就可以随意访问图像中任何一个像素,其中i表示第i行,j表示该行第j个像素。

    但是at方法效率是这几种访问方法中最慢的一个,所以如果遍历图像或者访问像素比较多时,不建议使用这个方法,毕竟程序的效率还是比程序的可读性要重要的2


    使用Mat的成员函数ptr< >( )访问像素值

    该方法使用到指针cv::Mat中提供ptr函数访问任意一行像素的首地址,特别方便图像一行一行地横向访问。

    ptr访问效率比较高,程序也比较安全,有越界判断。


    案例演示

    下面用一个例子来对这几种访问图像像素值的方法进行演示,本例子将演示图像的像素值置为全黑、置为全白以及灰度化处理,代码如下:

    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    int main() {
    	cv::Mat image = cv::imread("./opencv_logo.png");
    // 对三通道图像进行各个像素的访问
    #if 0
    	for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
    		for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
    			for (int n = 0; n < image.channels(); n++) {
    				image.at<cv::Vec3b>(i, j)[n] = 155;
    			}
    		}
    	}
    	cv::imwrite("./logo_after.png", image);
    #endif
    
    #if 0
    	// 对单通道图像进行各个像素的访问
    	cv::Mat image_gray;
    	cv::cvtColor(image, image_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    	cv::imwrite("./logo_gray.png", image_gray);
    
    	for (int i = 0; i < image_gray.rows; i++) {
    		for (int j = 0; j < image_gray.cols; j++) {
    			image_gray.at<uchar>(i, j) = 0;
    		}
    	}
    
    	cv::imwrite("./logo_gray_after.png", image_gray);
    
    #endif
    
    #if 0
    //通过指针访问来修改图像的像素值
    	for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
    		uchar *data = image.ptr<uchar>(i);		//ptr函数访问任意一行像素的首地址,特别方便图像地一行一行的横向访问
    		for (int j = 0; j < image.cols*image.channels(); j++) {    // //在循环体内,应该避免多次运算,应该提前算cols*channels
    			data[j] = 255;
    		}
    	}
    
    	cv::imwrite("./logo_ptr_white.png", image);
    #endif
    
    #if 1
    	// 案例二,使用指针将彩色图转为灰度图
    	cv::Mat grayImage = cv::Mat(image.rows, image.cols, CV_8U);     // 生成和原图image大小相同的空白灰度图像
    	for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
    		// 指针,用来获取每一行的首地址
    		cv::Vec3b *p = image.ptr<cv::Vec3b>(i);		// p 指向地址, *p指向内容
    		uchar *p2 = grayImage.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
    			// 每次迭代获取图像列的地址
    			cv::Vec3b &pix = *p++;                  // pix 指向内容, &pix 指向地址
    			uchar &pix2 = *p2++;
    			pix2 = pix[0] * 0.114 + pix[1] * 0.587 + pix[2] * 0.299;      // pix[0] 对应B通道,pix[1]对应G通道,pix[2]对应R通道  Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
    		}
    	}
    	cv::imwrite("./logo_ptr_gray.png", grayImage);
    
    #endif
    	return 0;
    }
    

    在这里插入图片描述


    写到这里,差不多本文也就要结束了,如有错误,敬请指正。如果我的这篇文章帮助到了你,那我也会感到很高兴,一个人能走多远,在于与谁同行


    参考文章


    1. Mat中的元素类型(如CV_8U)、范围、获取、格式转换
      ↩︎

    2. OpenCV2学习(10)之Mat类对象元素的获取与赋值_kou_ching的博客-程序员秘密
      ↩︎

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    千次阅读 多人点赞 2021-01-28 21:08:02
    注意:读取tiff图像的像素值,并非rgb,这是GIS方向的同学应当明晓的事情。 由于本人之前糊里糊涂的将tiff图像的rgb值作为了像素值来读取,白折腾很久很久。希望这篇文章能够为正处于此时期的童鞋做些贡献吧。 正文...
  • opencv基础(二)查看图像属性,查看图像像素值 1.查看图像像素值 2. 灰度图像像素值的获取方法 2.1 根据at索引获取像素值 2.2 根据行指针获取像素值 2.3 根据基地址获取 3 彩色图像像素值的获取方法 3.1...
  • python 实现读取图片的像素值

    万次阅读 2021-03-22 16:19:44
    [233 253 252] [233 253 252] [233 253 252]] [[174 196 254] [174 196 254] [174 196 254] ''' 读取以后发现 一个问题,显示的像素值不同。 通过查阅博客,原来cv2.imread()显示像素时是BGR显示。 PIL Image显示是...
  • 如何获得某个区域的像素值

    千次阅读 2021-02-11 01:05:24
    我要做的是让一个(自写)程序告诉我沿着一条预设线的像素值,这里最重要的是每个像素的颜色。在我真的不知道从哪里开始,因为我只找到了一些例子,它被要求提供单个像素的值。在可能还很重要的一点是,我不想用一张...
  • Arcgis修改栅格数据像素值

    千次阅读 2021-03-10 11:30:48
    Arcgis修改栅格数据像素值 遇到对DEM部分像素的高程值进行修改,记录一下过程。 方法一:栅格计算器 若要对一个范围内的像元值进行统一的修改,可以: 新建shp Feature to raster ,注意设置environment:设置extent...
  • python打印图像所有的像素值

    千次阅读 2021-05-18 14:41:29
    采用np.set_printoptions()进行打印 img = cv2.imread('./test.jpg') np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) print(img) 错误: 原代码: np.set_printoptions(threshold=np.nan) 报错: ...
  • opencv修改像素值

    千次阅读 2019-11-13 20:00:13
    Mat对象读取图片,用矩阵(二维数组)储存图片的像素值 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("D:/image/1....
  • 参考:如何使用Opencv在C ++中获取特定行和列的像素值https://www.it1352.com/1134483.html 图像中像素坐标和RGB值: 代码: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std...
  • 医学图像的CT值与像素值总结

    千次阅读 2020-12-17 20:48:30
    CT又叫HU。HU(Hounsfiled Unit),反映了组织对X射线吸收程度。以水的吸收程度作为参考,即水的HU=0,衰减系数大于水的为正直,小于水的为负值。并以骨皮质和空气的HU为上限和下限。 因为HU是与设备无关...
  • 像素值,像素坐标,灰度值

    千次阅读 2018-11-27 18:22:56
    像素值,是指相机、摄像头有多少万像素。如30万、130万、500万、1000万像素。表现在图像、显示器、屏幕上则为640*480,1280*1024像素等。其中某个点的像素坐标(1000,500),则表示横向第1000点、纵向500点上的那个...
  • 基于opencv-python的图像读取,使用cv2读进来是一个numpy矩阵,像素值介于0~255 import cv2 #opencv默认读取格式是BGR img = cv2.imread('cat.jpg') print(img) 运行结果如下: 使用matplotlib进行展示 #...
  • 像素值与灰度值的区别与关系

    千次阅读 2020-03-26 14:10:46
    三原色: 红绿蓝 RGB颜色模式表达方式: 每种颜色按亮度分为0~255共256个等级,0表示亮度为0%,255表示亮度为100%...色彩深度是计算机图形学领域表示在位图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数,位数越多,...
  • 采用OpenCV获取图像某点的像素值

    热门讨论 2011-01-30 18:59:15
    这是基于vc++的例程,实现了采用OpenCV获取某一点的像素值。OpenCV是intel公司开发的编程工具包,就有强大的图像处理功能。
  • ubuntu查看像素坐标和像素值GUI工具 【 mtpaint 】: 安装命令: sudo apt-get install mtpaint ref: mtpaint : http://mtpaint.sourceforge.net/
  • opencv遍历像素输出像素值

    千次阅读 2019-05-25 14:28:18
    //列数 x 通道数=每一行元素的个数 //双重循环,遍历所有的像素值 for (int i = 0; i ; i++) //行循环 { uchar* data = im.ptr(i); //获取第i行的首地址 for (int j = 0; j ; j++) //列循环 { //data[j] = data[j] ...

空空如也

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