使用 numpy 图像切片器在 python 中加入编辑的图像

Posted 2023-03-15

【中文标题】使用 numpy 图像切片器在 python 中加入编辑的图像

【英文标题】：Joining edited images in python using numpy image slicer

【发布时间】：2018-10-23 14:26:12

【问题描述】：

我作为 Python 初学者正在学习图像处理。我的目标是将我的图像分割成一个 nxn 网格，其中每个正方形分别是原始图像的平均颜色（灰度图像）。我成功地分割了图像，改变了它的像素数据并保存了新的图像。我现在的问题是将图像重新拼接在一起。我知道连接功能指向原始图像，我曾希望通过保存瓷砖我可以解决这个问题。

这是我第一次在 *** 上发帖（而且我对 python 非常陌生），如果我不清楚或格式错误，请道歉。

# Import packages 
import numpy as np
from numpy import matlib
import PIL
import image_slicer
import math
import glob
from image_slicer import join
from PIL import Image

### Use PIL to import image
##img = Image.open("einstein.jpg")

# Display original image
# img.show()


##new_img = img.resize((256,256))
##new_img.save('einstein-256x256','png')
### new_img.show()

#Slice image into four pieces
tiles = image_slicer.slice("einstein.jpg", 16)

# Use glob to open every .png file with for loop
for filename in glob.glob("*.png"):
    img=Image.open(filename)

    pixels = img.load() # create the pixel map
    pixelMap = img.load() #create the pixel map

    #convert to array
    arr = np.asarray(img)

    #find mean 
    pixelMean = arr.mean(0).mean(0)[0]

    # Convert mean to integer 
    IntMean = math.floor(pixelMean)
    print(IntMean)


    ##pixel = pixelMap[0,0] #get the first pixel's value
    ##print(pixel)

    # Loop for going through every pixel in image and converting it
    for i in range(img.size[0]):    # for every col:
        for j in range(img.size[1]):    # For every row

            pixels[i,j] = (IntMean,IntMean,IntMean) # set the colour             accordingly

    # Save new monotone images
    img.save(filename)

# Join new images into one 
image = join(tiles)
# Save new image
image.save("einsteinJoined.jpg")

image.show()

【参考方案1】：

您的问题似乎缺少您使用当前代码时遇到的错误。

但是，如果我没看错的话，你会找回原来的图片，就像Split and Join images in Python 中的问题一样。与那里接受的答案类似，解决方案是通过结束循环来更改每个图块中的图像：

tile.image = Image.open(filename)

其中 tile 是与文件对应的图块，您应该遍历 image_slicer.slice-function 中的图块来执行此操作。这也是在回答链接到的问题时给出的。