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我正在尝试将彩色图像转换为黑白图像。

原图如下：

我有几个问题。第一的：

import pylab as pl
import Image

im = Image.open('joconde.png')

pl.imshow(im)
pl.axis('off')
pl.show()

我明白了：

第一个结果

为什么会旋转？这不是重点，但我想知道为什么。

im_gray = im.convert('1')

pl.imshow(im_gray)
pl.show()

这是处理后的黑白图像：

现在一切看起来都正常。但我需要将该图像用作 numpy 数组来进行一些图像处理。我所要做的就是：

import numpy as np

im_arr = np.array(im_gray)

pl.imshow(im_arr)
pl.axis('off')
pl.show()

但我明白了：

为什么会这样？我也试过：

im_arr = np.array(im_gray, dtype='float')

或者：

im_arr = np.asarray(im_gray)

但似乎没有任何效果。也许问题出在show方法上，但我不知道。

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2 回答 2

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由于原点问题，您的图像被旋转。

如果您使用此代码段，图像将不会倒置旋转。

pl.imshow(im, origin='lower')
pl.show()

您也可以简单地使用im.show()来显示图像。

现在，回到最初的问题。我认为问题出在 pylab 无法处理双层图像这一事实。您当然想使用灰度图像，因此这样做

import pylab as pl
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
import Image

im = Image.open('your/image/path')
im_grey = im.convert('L') # convert the image to *greyscale*
im_array = np.array(im_grey)
pl.imshow(im_array, cmap=cm.Greys_r)
pl.show()
于 2012-07-31T11:40:03.670 回答
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问题在于您将图像转换为 numpy 数组的方式。如果你看看函数的输出是什么，这就很清楚了

>> np.array(im_gray)
array([[False, False, False, ...,  True, False, False],
   [ True,  True,  True, ...,  True,  True, False],
   [ True,  True,  True, ...,  True,  True, False],
   ..., 
   [False, False, False, ..., False, False, False],
   [False, False, False, ..., False, False, False],
   [False, False, False, ..., False, False, False]], dtype=bool)

这不可能。pl.imshow接受一个floats uint8或PIL图像的数组，而不是一个布尔数组。因此，您需要更明确地转换为数组，确保

cols,rows = im_gray.size
pixels = list(im_gray.getdata())

# an indexer into the flat list of pixels
# head ranges from 0 to len(pixels) with step cols
# tail ranges from cols to len(pixels) with step cols
head_tail = zip(range(0,len(pixels)+1,cols),range(cols,len(pixels)+1,cols))
im_data = np.ndarray(shape=(cols,rows), dtype=np.uint8)

# extract each row of pixels and save it to the numpy array
for i,(head,tail) in enumerate(head_tail):
    im_data[i] = np.array(pixels[head:tail], dtype=np.uint8)

pl.imshow(im_data, cmap='bone')

最后pl.imshow需要您定义颜色图。'bone'颜色图是黑白的。我假设将PIL图像传递给函数会自动定义颜色图。

于 2012-07-31T11:21:44.643 回答