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我正在运行这段代码

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open("/Users/Hugo/green_leaves.jpg")
im.load()
height, widht = im.size
p = np.array([0,0,0])
for row in range(height):
     for col in range(widht):
         a = im.getpixel((row,col))
         p = np.append(a.asarray())

但我收到以下错误

Traceback (most recent call last):
   File "/Users/hugo/PycharmProjects/Meteo API/image.py", line 17, in <module>
     p = np.append(a.asarray())
 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'asarray'

你可以帮帮我吗？

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2 回答 2

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你提到了numpy。如果您想要图像的 numpy 数组，请不要遍历它，只需执行data = np.array(im).

例如

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open("/Users/Hugo/green_leaves.jpg")
p = np.array(im)

通过反复追加来构建一个 numpy 数组是非常低效的。Numpy 数组不像 python 列表（python 列表很好地服务于这个目的！！）。它们是固定大小、同质、内存高效的数组。

如果您确实想通过附加来构建一个 numpy 数组，请使用一个列表（可以有效地附加到该列表），然后将该列表转换为一个 numpy 数组。

但是，在这种情况下，PIL 图像支持直接转换为 numpy 数组。

另外一点，我上面给出的示例并非 100% 等同于您的代码。 p将是 numbands（3 或 4）数组的高度乘以宽度，而不是原始示例中的 numpixels 乘 numbands 数组。

如果您想通过 numbands 将数组重塑为 numpixels，只需执行以下操作：

p = p.reshape(-1, p.shape[2])

（或等效地，p.shape = -1, p.shape[2]）

这会将数组重塑为width*heightnumbands（3 或 4，取决于是否有 alpha 通道）数组。换句话说，图像中红色、绿色、蓝色、alpha 像素值的序列。这-1是一个占位符，它告诉 numpy 根据指定的其他尺寸计算第一个轴的适当形状。

于 2014-02-19T16:02:57.190 回答
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初始化p为列表，并在for循环后将其转换为numpy数组：

p=[]
for row in range(height):
     for col in range(widht):
         a = im.getpixel((row,col))
         p.append(a)
p=np.asarray(p)

这将创建一个形状列表 (*, 3)，与np.array(im).reshape(-1, 3). 因此，如果您需要这个，只需使用后一种形式；）

于 2014-02-19T16:01:12.593 回答