使用 PIL 从图像中获取像素

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 PIL 从图像中获取像素

【英文标题】：Getting pixels from an image using PIL

【发布时间】：2019-01-21 12:05:48

【问题描述】：

我想编写一个脚本来读取 bmp 文件，然后记录 x-y 轴上的像素，其中图像的颜色不是白色。然后将这些数据保存到 .txt 文件中。

我已经开始使用 Pillow 库，但还没有找到解决这个问题的方法。我用 Pillow 打开了 bmp 文件并尝试使用 Image 中的模块，但我找不到如何使它工作。

提前致谢！

【问题讨论】：

展示您自己的努力和尝试解决问题的代码（如问题中格式正确的文本）。

【参考方案1】：

您可以使用 PIL 中的Image.getpixel() 读取像素。

下面的代码将以二维列表的形式为您提供所有非白色像素。

from PIL import Image

im = Image.open('x.bmp')

imageSizeW, imageSizeH = im.size

nonWhitePixels = []

for i in range(1, imageSizeW):
    for j in range(1, imageSizeH):
        pixVal = im.getpixel((i, j))
        if pixVal != (255, 255, 255):
            nonWhitePixels.append([i, j])

print(nonWhitePixels)

【参考方案2】：

编辑： 刚刚意识到，问题是要找到与白色不同的所有像素的索引... 对于这种情况，只需将布尔数组的计算替换为补码函数：

white = (img[:, :, :3] != 255).any(2)

或

只需在np.where 中的布尔数组前面添加一个~：

coords = np.array(np.where(~white))[::-1].T

测试结果将因此相反

---

这里我假设 “使用 PIL” 不是一个严格的要求，而只是你尝试如何开始的标志。

也就是说，您可以使用来自imageio 的imread 执行以下操作：

import numpy as np
from imageio import imread

img = imread(filename)
white = (img[:, :, :3] == 255).all(2)
coords = np.array(np.where(white))[::-1].T

写入 ascii 文件可以这样完成

with open('xycoordinates.txt', 'w') as f:
    for c in coords:
        f.write(f'c[0],c[1]\n')

解释img 是一个 3D 数组，形状为 (nr, nc, c)，即行数、列数和 RGBA 值。img[:, :, :3] == 255 返回一个与img 相同形状的布尔数组，表示单个 RGB 值的组件匹配（与 A 无关。如果 A 也应该是 255，则省略完整的索引括号）。.all(2) 通过仅将那些索引设置为True 将其缩减为所需的形状(nr, nc) 数组，其中完整的RGBA 数组匹配。

np.where(white) 返回行索引和列索引的元组。np.array() 将其转换为 numpy 数组，以便对其应用 numpy 索引和转换。 由于row/column 是x/y 命名法的相反顺序，[::-1] 颠倒了两个索引数组的顺序。 .T 的转换不是输出两个包含 n 个索引的数组（x 和 y），而是输出 n 个包含 (x, y) 索引的数组。

示例

img = imread(samplefile)
plt.imshow(img)

white = (img == [255, 255, 255, 255]).all(2)

array([[False, False,  True, False, False, False],
       [False, False,  True,  True, False, False],
       [False,  True, False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False,  True]])

coords = np.array(np.where(white))[::-1].T

array([[2, 0],
       [2, 1],
       [3, 1],
       [1, 2],
       [0, 3],
       [1, 3],
       [5, 4]], dtype=int64)

plt.plot(*coords.T, 'ro')