Question

我想编写一个函数，在这张图片的天空中创建一个随机数（在m和n之间，包括m和n）（http://tinypic.com/r/34il9hu/6）。我希望星星应该由一个白色像素或一个4个相邻白色像素的正方形组成。我也不想在树枝，月亮或鸟上放置一个“星”（1像素）虽然

我如何在python中执行此操作？有人可以帮忙吗？谢谢！

到目前为止，我有这个：

我已经开始并且到目前为止已经出来了，我不知道它是否正确，或者即使我在正确的轨道上：

def randomStars(small, large):
   import random
   file = pickAFile()
   pic = makePicture(myPic)
   #x = random.randrange(getWidth(pic))
   #y = random.randrange(getHeight(pic))
   for pixel in pic.getAllPixels():
      if random.random() < 0.25:
         pixel.red = random.randint(256)
         pixel.green = random.randint(256)
         pixel.blue = random.randint(256) 
   show(pic)

我不知道我在做什么：（

Answer 1

这似乎是superpixels尝试skimage的一个很好的例子。您可以更轻松地解决问题。

import urllib
import random
import io
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.segmentation
import pandas

# Read the image
f = io.BytesIO(urllib.urlopen('http://oi46.tinypic.com/34il9hu.jpg').read())
img = plt.imread(f, format='jpg')

# Prefer to keep pixels together based on location
# But not too much, so we still get some branches.
superpixel = skimage.segmentation.slic(img, n_segments=200, ratio=20)
plt.imshow(superpixel%7, cmap='Set2')

Superpixels

现在我们有了超像素，我们可以通过每个超像素来做分类更容易一些。你可以在这里使用一些花哨的分类，但是这个例子很简单，蓝天，让我们手工完成。

# Create a data frame with the relative blueish of every super pixel

# Convert image to hsv 
hsv = matplotlib.colors.rgb_to_hsv(img.astype('float32')/255)
# Define blueish as the percentage of pixels in the blueish range of the hue space
df =pandas.DataFrame({'superpixel':superpixel.ravel(), 
    'blue':((hsv[:,:,0] > 0.4) & (hsv[:,:,0]<0.8)).astype('float32').ravel(), 
    'value':hsv[:,:,2].ravel()})    
grouped = df.groupby('superpixel').mean()    
# Lookup the superpixels with the least blue
blue = grouped.sort('blue', ascending=True).head(100)
# Lookup the darkest pixels
light = grouped.sort('value', ascending=True).head(50)

# If superpixels are too dark or too blue, get rid of them
mask = (np.in1d(superpixel, light.index ).reshape(superpixel.shape) | 
    np.in1d(superpixel, blue.index ).reshape(superpixel.shape))

# Now we can put the stars on the blueish, not too darkish areas
def randomstar(img, mask):
    """random located star"""
    x,y = random.randint(1,img.shape[0]-1), random.randint(1,img.shape[1]-1)
    if not mask[x-1:x+1, y-1:y+1].any():
        # color not so random
        img[x,y,:] = 255
        img[x-1,y,:] = 255
        img[x+1,y,:] = 255
        img[x,y-1,:] = 255
        img[x,y+1,:] = 255

for i in range(100):
    randomstar(img, mask)
plt.imshow(img)

stars in the sky

Answer 2

Python的标准库没有任何功能强大的图像处理代码，但有一些易于安装和使用的替代方案。我将展示如何使用PIL执行此操作。

from PIL import Image

def randomStars(small, large):
    import random
    filename = pickAFile()
    pic = Image.open(filename)
    max_x, max_y = pic.size
    pixels = im.load()
    x = random.randrange(max_x)
    y = random.randrange(max_y)
    for i in range(max_x):
        for j in range(max_y):
            if random.random() < 0.25:
                red = random.randint(256)
                green = random.randint(256)
                blue = random.randint(256) 
                pixels[i, j] = (red, green, blue, 1)
    im.show()

show函数不会在您的应用中显示图像（为此，您需要某种带有事件循环的GUI，如tkinter或PySide）;它将文件保存到临时目录并运行特定于平台的程序，如Preview或xv以显示它。

我假设你也想要保存文件。这也很简单：

    name, ext = os.path.splitext(filename)
    outfilename = '{}-with-stars.{}'.format(name, ext)
    im.save(outfilename)

这将使用默认的JPEG设置将其保存回.jpg，依靠PIL从文件名中猜出你想要的东西。（这意味着，是的，您可以使用'{}-with-stars.png'.format(name)将其保存为PNG。）如果您想要更多控制，PIL也可以这样做，指定显式格式和格式特定选项。

到目前为止，这就是如何将现有代码转换为可以使用的代码并开始调试;它实际上并没有回答原来的问题。

我想写一个函数，在这张图片的天空中创建一个随机数字（在m和n之间，包括在内）

首先，你需要将它作为循环，而不是所有像素的循环：

for _ in random.randint(m, n):

现在：

我希望星星应该由一个白色像素或一个4个相邻白色像素的正方形组成。

    x, y = random.randrange(max_x), random.randrange(max_y)
    if random.random() < .5:
        # draw white pixel at [x, y]
        pixels[x, y] = (1, 1, 1, 1)
    else:
        # draw square at [x, y], making sure to handle edges

我也不想在树枝，月亮或鸟上放置一个'星'（1像素）

您需要定义如何知道树枝，月亮或鸟的哪一部分。你能用像素颜色来定义吗？

从快速浏览一下，看起来你可能会这么做。月亮的像素比其他任何东西都更明亮，更饱和，更偏红等（除了角落里的AP标志，它甚至更亮）。鸟和树枝比其他任何东西都要暗。事实上，它们非常独特，你甚至不用担心做正确的色彩空间数学;它可能就像这样简单：

r, g, b, a = pixels[x, y]
fake_brightness = r+g+b+a
if fake_brightness < 0.2:
    # Tree or bird, pick a new random position
elif 1.2 < fake_brightness < 2.8:
    # Moon, pick a new random position
else:
    # Sky or API logo, scribble away

（这些数字显然只是凭空而来，但是一些反复试验会给你可用的价值。）

当然，如果您将此作为学习练习，您可能希望学习正确的色彩空间数学，甚至可能编写边缘检测算法，而不是依赖于此图像可以简单地解析。

Answer 3

尝试以下方法：

for n in xrange(number_of_stars):
    # Find a good position
    while True:
        x, y = random_coords_in_image()
        if is_sky(image, x, y):
            break

    # paint a star there
    c = star_colour()

    if large_star():
        image.put(x, y, c)
        image.put(x, y+1, c)
        image.put(x+1, y+1, c)
        image.put(x+1, y, c)
    else:
        image.put(x, y, c)

我使用的功能非常自我解释;您可以实现is_sky估算给定地点的图像颜色的某些条件。

更改图片中的随机像素，python

3 个答案: