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  • python PIL - 批量图像处理 - RGB转灰度/黑白图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def ...

    < python PIL - 批量图像处理 - RGB转灰度/黑白图像 >

    • 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像
    from PIL import Image 
    import os.path
    import glob
    
    def convertjpg(jpgfile,outdir):
        try:
            image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image
            image_file = image_file.convert('L') # convert image to black and white
            image_file.save(os.path.join(outdir, os.path.basename(jpgfile)))
        except Exception as e:
            print(e)
    
    for jpgfile in glob.glob("C:/Users/62473/Desktop/RGB/*.png"):    ## 所有图片存放路径 png可以改成jpg
        # print(jpgfile)
        convertjpg(jpgfile,"C:/Users/62473/Desktop/gray")        ## 转换完后的保存路径
    
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  • python生成纯色图像

    千次阅读 2019-09-14 21:17:54
    python3生成纯色图像 # # encoding:utf-8 # 用python3生成纯色图像 import cv2 import numpy #全黑的灰度图 gray0=numpy.zeros((500,500),dtype=numpy.uint8) cv2.imshow('0',gray0) #全白的灰度图 ...

    用python3生成纯色图像

    # # encoding:utf-8
    # 用python3生成纯色图像
    
    import cv2
    import numpy
    #全黑的灰度图
    gray0=numpy.zeros((500,500),dtype=numpy.uint8)
    cv2.imshow('0',gray0)
    #全白的灰度图
    gray0[:,:]=255
    gray255=gray0[:,:]
    cv2.imshow('255',gray255)
    #将灰度图转换成彩色图
    Img_rgb=cv2.cvtColor(gray255,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    #将RGB通道全部置成0
    Img_rgb[:,:,0:3]=0
    cv2.imshow('(0,0,0)',Img_rgb)
    #将RGB通道全部置成255
    Img_rgb[:,:,0:3]=255
    cv2.imshow('(255,255,255)',Img_rgb)
    cv2.waitKey(0)
    

    图像颜色空间转换函数cvtColor()
    在这里插入图片描述

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  • 博主在学习遥感图像处理时接触到NDVI图像的计算,对生成灰度图像需要进行伪彩色处理以增强对比。代码如下: (python+OpenCV) import cv2 im_gray = cv2.imread("H:/gdal/rs-data/result/ndvi.jpg", cv2....

    伪彩色处理:根据一定准则给灰度值赋予彩色值的处理。宏观来说就是将黑白图像转化为彩色图像,或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。

    博主在学习遥感图像处理时接触到NDVI图像的计算,对生成的灰度图像需要进行伪彩色处理以增强对比。代码如下:

    (python+OpenCV)

    import cv2
    
    im_gray = cv2.imread("H:/gdal/rs-data/result/ndvi.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_JET)
    cv2.imwrite('H:/gdal/rs-data/result/ndvi_color.jpg',im_color)

    注:需要将NDVI图像转化为jpg或类似格式,直接使用tif格式会报错,原因可能是因为float数值等问题,没有深入研究,欢迎大佬提出解决方法。

    报错如下:

    import cv2
    img = cv2.imread('H:/gdal/rs-data/result/ndvi.tif',2)
    im_gray = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    im_color = cv2.applyColorMap(im_gray, cv2.COLORMAP_JET)
    cv2.imwrite('H:/gdal/rs-data/result/ndvi_color.tif',im_color)
    
    
    
    Traceback (most recent call last):
      File "H:/gdal/RGB.py", line 6, in <module>
        im_gray = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    SystemError: <built-in function imread> returned NULL without setting an error

    (网上搜索,发现可能是路径问题,但是并没有找到原因)

     

    处理效果如下:

     

     

     

     

     

     

     

     

    参考文章:

    1.https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%AA%E5%BD%A9%E8%89%B2%E5%A4%84%E7%90%86/22235777?fr=aladdin

    2.https://www.baidu.com/link?url=-SD004CwT9kwY411GZrKmCr739gdngk3zGMgIKj9p15YV5CuQp4qasou__DnvZXs3X5ADXYaHFOD0dcU5n72uzntMcVGPFPytT-SySxH5x3&wd=&eqid=a23dd80b0004ecf1000000065f0adda4

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  • 保存的 a16.tiff 就是16位灰度图像。   首先,生成的数组类型是uint16 然后,fromarray()时不要指定其mode,或者指定mode='I;16',这里的‘’I;16‘’我是第一次见到,而且官方说明文档里也没有提及这个mode,...

    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。
     
    首先,生成的数组类型是uint16
    然后,fromarray()时不要指定其mode,或者指定mode='I;16',这里的‘’I;16‘’我是第一次见到,而且官方说明文档里也没有提及这个mode,只有‘I’。
    最后,图像类型只能是tiff,其他的我试了,是不行的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/beforeluck-shang/p/8370842.html

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  • # 图像存储位置.*/ input_dir = 'J:/project/images/' # 文件存放位置.*/ out_dir = 'J:/project/output/' img_Lists = glob.glob(input_dir + '/*.jpg') img_basenames = [] # e.g. 100.jpg for item in img_Lists...
  • 该存储库将包含在尝试python图像处理期间生成的代码。 开始吧 安装Jupyter笔记本电脑请按照 使用pip安装必要的库。 pip install -r requirements.txt 解决这个项目 纯Python 该脚本包含使用python的示例位于python...
  • 灰度图像生成

    千次阅读 2015-11-24 16:48:30
    由于毕业设计要做关于计算机视觉的题目,因此不可避免的要学习Opencv,我一开始学的Python接口的版本,不过也看了有关于c语言和c++接口的一些资料,opencv大部分代码都是基于c编写的,因此如果看c的接口可以很方便的...
  • 使用条件生成对抗网络进行灰度图像着色。 这是DCGAN的PyTorch实现,如论文“中所述 先决条件 Python 3.6 火炬 方法 在传统GAN中,发生器的输入是随机产生的噪声数据z。 但是,由于其输入的性质,该方法不适用于...
  • 图像分割、检测通常会生成单通道的二值图或者灰度图像(mask),为了直观展示分割检测效果,通常最直接的方法就是将生成的mask基于一定透明度叠加到原始图像。从而进行观察分割效果以及后续分割阈值的选取。 实现...
  • 实验当中总要可视化自己的数据,比方说标签是33类,你要可视化,单纯的灰度值拉伸不明显,如果是11类那会明显很多,但是类别越多,边界线越模糊,所以最好还是上彩色图像。但是上色程序里面的颜色值又不能随机化,...
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  • 平滑因灰度级数量不足导致的图像中的伪轮廓 平滑核与一幅图像的卷积会模糊图像 低通高斯滤波器核 高斯核是唯一可分离的圆对称(也称各向同性,意味它们的响应与方向无关)核。 w(s,t)=G(s,t)=Ke−s2+t22σ2(3.45)w...
  • 一、安装库 二、灰度化、反向灰度化、二值化、大小调整 from PIL import Image ...#生成灰度化图片 img_gray = img.convert('L')#转换为灰度化图片 plt.imshow(img_gray, cmap='gray') plt.axis("off") plt.show() im
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