PIL图像与数组之间转换的使用示例

getpixel

如果想对图像进行细致地处理，那么操作像素是必不可少的一步。在Image类中，通过getpixel可以得到图像在某个坐标位置处的像素值，示例如下

from PIL import Image
path = 'lena.jpg'
img = Image.open(path)  # 读取

img.getpixel((15,15))
# (230, 130, 104)

其含义是，lena图的 ( 15 , 15 ) (15,15) (15,15)这个位置处的RGB值为 ( 230 , 130 , 104 ) (230, 130, 104) (230,130,104)。如果想将所有像素，输出到一个数组中，可以对像素点进行遍历

import numpy as np

w, h = img.size
mat = np.zeros([w,h,3])

for y in range(h):
    for x in range(w):
        mat[y,x,:] = img.getpixel((x,y))

putpixel

与getpixel相对偶的函数是putpixel，其功能是写入某个像素点，通过如下代码，可以将mat中的每个像素点，填充到一个新的图像中

pImg = Image.new("RGB", size=(w, h))
for y in range(h):
    for x in range(w):
        pImg.putpixel((x,y), tuple(mat[y,x,:].astype(int)))

【putpixel】的输入参数分别是像素位置和像素值。这个过程十分耗时，处理一张 512 × 512 512\times512 512×512的图像，甚至需要消耗掉1秒的时间，所以非常不建议这么使用。

快速转换

PIL和numpy都是非常著名的Python库，对彼此的数据类型自然也了然于胸，提供了便捷的转换函数，示例如下

m1 = np.asarray(img)
im1 = Image.fromarray(mat)

由此得到的m1与经过单点迭代填充的mat，内容完全相同。而经过m1转换得到的im1，图像在保存之后，也与读取得到的原图没有区别。

到此这篇关于PIL图像与数组之间的转换的使用示例的文章就介绍到这了,更多相关PIL图像与数组转换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！