我想知道你如何使用 Python Imaging Library 来分析一个简单的位图图像（比如位图在顶部有一条粗黑线）来告诉程序是图像的顶部。找到黑线时可能会输出一条消息。
任何示例代码都会有很大帮助。
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您可以将图片转换为 rgb，即（红色、蓝色、绿色）。例如，从这里获取图片：
https://github.com/panditarevolution/PIL_Play/blob/master/blackline.jpg
import PIL
# The conversion should work equally with a bitmap
img = PIL.Image.open("blackline.jpg")
rgb_im = img.convert('RGB')
rgb_im.size
这将返回以像素数为单位的大小：(680,646)。您可以查询单个像素的颜色，rgb_im.getpixel((x,y))我相信从上到下x水平和垂直的位置。y
因此，要检查第一行是否全黑（或大部分是黑色），您可以执行以下操作：
# Get the first row rgb values
first_row = [rgb_im.getpixel((i,0)) for i in range(rgb_im.size[0])]
# Count how many pixels are black. Note that jpg is not the cleanest of all file formats.
# Hence converting to and from jpg usually comes with some losses, i.e. changes in pixel values.
first_row.count((0,0,0)) # --> 628
len(first_row) #--> 680
628/680 = 第一行中 92% 的像素是黑色的。
让我们检查第一行中所有出现的颜色，set(first_row)这给了我：
{(0, 0, 0),
(0, 0, 2),
(0, 1, 0),
(1, 0, 0),
(1, 1, 1),
(2, 2, 0),
(2, 2, 2),
(4, 4, 2),
(4, 4, 4),
(5, 5, 3),
(5, 7, 6),
(6, 6, 4),
(7, 7, 5),
(14, 14, 12),
(14, 14, 14),
(35, 36, 31),
(52, 53, 48),
(53, 54, 46),
(63, 64, 59),
(64, 65, 60),
(66, 67, 61),
(68, 69, 61),
(76, 77, 71),
(79, 82, 65),
(94, 96, 83),
(96, 98, 87),
(99, 101, 90),
(101, 103, 92)}
因此，即使有大约 8% 的非黑色像素，我们也可以看到其中大部分是非常单色的，即灰色阴影；每种颜色的 rgb 值都非常接近。
这里有一个关于 PIL 的很好的教程：http: //effbot.org/imagingbook/
可以在此处找到基本概述：http: //infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/pil.pdf
作为奖励，并且不知道它是否好（或者它是否涵盖 PIL），这里有一个免费的“使用 Python 编程计算机视觉”草案：http: //programmingcomputervision.com/
于 2013-09-22T12:12:12.780 回答