python - 来自简单黑白图像的布尔矩阵

Question

这似乎很微不足道，但我找不到任何直截了当的东西：

我正在使用简单的 2D 映射，如果给定任意黑白图像（我想位图是更简单的格式），我可以提取其中包含的信息或使用一些图像处理软件来得到一个黑色和白色的布尔矩阵。例如，下面的图像看起来像我将要使用的。以下矩阵是我正在寻找的：

1 1 1
1 0 1
1 1 1

它实际上被放大到 30x30（带有 10px 正方形），因此 30x30 矩阵也是可以接受的输出。

做一些谷歌搜索我发现了关于 OpenCV 的信息。我阅读了与我正在寻找的内容相关的文档，但我能找到的只是基于边缘和角落的特征检测，以及另一个图像作为输出。现在我只需要一个简单的图像来矩阵化，所以我想知道是否有这样的东西。我正在使用 Python，所以我尝试将 OpenCV 与它一起使用：我能够CvMat从上图中创建一个对象，但我不确定如何处理它：

>>> a = cv.LoadImageM('Untitled.png', 1)
>>> b = a.tostring()
>>> b
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tostring()似乎是唯一的方法，a所以我尝试b使用字符串操作和正则表达式进行处理，但它不起作用。

Answer 1

您可以使用 numpy 和 matplotlib 库轻松完成：

from matplotlib import pylab
matrix = pylab.imread('your_image.png')

这将产生一个 numpy 矩阵，您可以使用以下方法将其显示为图像：

pylab.imshow(matrix)

或者查看通过以下方式打印原始矩阵：

print(matrix)

Answer 2

好吧，事实证明我几乎就在那里。使用 numpy 做到这一点很简单（至少对于黑白图像）：

matrix = numpy.asarray(cv.LoadImageM('Untitled.png', 1)).tolist()

0输出s 和s的 30x30 矩阵255，可以轻松转换为Trues 和Falses，这正是我想要的。