Python实现去除图片中指定颜色的像素功能示例
本文实例讲述了Python实现去除图片中指定颜色的像素功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
这里用python去除图片白色像素
需要python和pil
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
img2 = Image.open('./Amazing_COL_2Fix.bmp')
img1 = Image.open('./Amazing_RGB_2L.bmp')
# img1 = img1.convert('RGBA')
img2 = img2.convert('RGBA')
pixdata = img2.load()
for y in range(img2.size[1]):
for x in range(img2.size[0]):
if pixdata[x,y][0]==0 and pixdata[x,y][1]==0 and pixdata[x,y][2]<256:
pixdata[x, y] = (255, 255, 255,0)
img2.show()
修改前的图片：
修改后的图片：
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
时间： -04-11
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###在做爬虫的时候有时需要识别验证码,但是验证码一般都有干扰物,这时需要对验证码进行预处理,效果如下: from PIL import Image import itertools img = Image.open('C:/img.jpg').convert('L') #打开图片,convert图像类型有L,RGBA # 转化为黑白图 def blackWrite(img): blackXY = [] # 遍历像素点 for x in range(img.size[0]): for y in
本文实例讲述了python获取图片颜色信息的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的pil模块可以从图片获得图片每个像素点的颜色信息,下面的代码演示了如何获取图片所有点的颜色信息和每种颜色的数量. from PIL import Image image = Image.open("jb51.gif") image.getcolors() 返回结果如下 复制代码 代码如下: ..., (44, (72, 64, 55, 255)), (32, (231, 208, 14
前面一篇文章有说过,利用scrapy来爬取图片,是为了对图片数据进行分类而收集数据. 本篇文章就是利用上次爬取的图片数据,根据图片的颜色特征来做一个简单的分类处理. 实现步骤如下: 1:图片路径添加 2:对比度处理 3:滤波处理 4:数据提取以及特征向量化 5:图片分类处理 6:根据处理结果将图片分类保存 代码量中等,还可以更少,只是我为了练习类的使用,而将每个步骤都封装成了一个独立的类,当然里面也有类继承的问题,遇到的问题前面一篇文章有讲解.内容可能有点繁琐,尤其是文件和路径的使用(可以自己修
本文实例讲述了python通过pil为png图片填充上背景颜色的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: png图片有些是没有背景颜色,如果希望以单色(比如白色)填充背景,可以使用下面的代码,这段代码将当前目录下的 .png图片填充了白色背景. 使用指定的颜色的背景色即可,然后把该图片用alpha通道填充到该单色背景上. 比如下面使用白色背景: im = Image.open('.png') x,y = im.size try: # 使用白色来填充背景 fro
本文实例为大家分享了python实现两张图片像素融合的具体代码,供大家参考,具体内容如下 通过计算两张图片的颜色直方图特征,利用直方图对图片的颜色进行融合. import numpy as np import cv2 from PIL import Image,ExifTags def calcMeanAndVariance(img): row=img.shape[0] col=img.shape[1] #channel=img.shape[2] total=row*col print (row
如下所示: from PIL import Image ########获取图片指定像素点的像素 def getPngPix(pngPath = "aa.png",pixelX = 1,pixelY = 1): img_src = Image.open(pngPath) img_src = img_src.convert('RGBA') str_strlist = img_src.load() data = str_strlist[pixelX,pixe
本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码主要用来从图片提取其主要颜色,类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索,所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来,然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上,然后就可以按照颜色搜索了. 在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项,感觉非常有意思,有人可能会想这肯定是人为的去划分的,呵呵,有这种可能,但是估计人会累死,开个玩笑,当然是通
前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr
1. 用SimpleITK读取dicom序列: import SimpleITK as sitk import numpy as np img_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\original\\1' mask_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth\\1' reader = sitk.ImageSeriesReader() img_names = reader.Get
1.直方图 直方图: (1) 图像中不同像素等级出现的次数 (2) 图像中具有不同等级的像素关于总像素数目的比值. 我们使用cv2.calcHist方法得到直方图 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges): -img: 图像 -channels: 选取图像的哪个通道 -histSize: 直方图大小 -ranges: 直方图范围 cv2.minMaxLoc: 返回直方图的最大最小值,以及他们的索引 import cv2 impo
介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)): step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) step2:用Sob
①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36
本文用 Python 实现 PS 图像调整中的亮度调整,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: /article/164191.htm import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) Increment = -10.0 img = img *
下午有同学Python学习群里说,使用pyinstaller打包源码时,因为代码中使用了图像.音频.视频等资源文件,无法将程序打包成单一的可执行文件.有没有方法将这些资源文件按保存在代码中呢?我想了一下,应该是可以的.于是乎,花了一个小时,写出了下面的代码,算是抛砖引玉吧. 这段代码可以将二进制文件转存为python脚本文件,供其他脚本引用.代码最后附有使用的例子,演示用的图片可以随便照一张.除了转存二进制数据,还提供了两个方法: get_fp():返回二进制的IO对象(类文件对象) save(
本文实例讲述了Python实现PS图像抽象画风效果的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天介绍一种基于图像分割和color map 随机采样生成一种抽象画风的图像特效,简单来说,就是先生成一张 color map 图,颜色是渐变的,然后针对要处理的图像,进行分割,这里用的是 SLIC 分割算法,然后从 color map 中随机采样,将采样得到的像素值赋予分割后的图像区域. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 2
本文实例讲述了Python实现PS图像调整黑白效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考附录说明. 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import
本文实例讲述了Python实现PS图像调整之对比度调整功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当
