Question

我的图片存储为ndarray。我想迭代这个数组中的每个像素。

我可以迭代遍历数组的每个元素：

from scipy import ndimage
import numpy as np

l = ndimage.imread('sample.gif', mode="RGB")

for x in np.nditer(l):
    print x

这给出了ie：

这些是像素中每种颜色的值，一个接一个。我想要的是将这些值3乘3读出来产生这样的东西：

...
(153, 253, 153)
(222, 253, 111)
...

Answer 1

最简单的方法可能是首先重塑numpy数组，然后再进行打印。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

此外，这应该对你有所帮助。 Reshaping a numpy array in python

Answer 2

您可以尝试用自己的方式压缩列表：

from itertools import izip
for x in izip(l[0::3],l[1::3],l[2::3]):
    print x

输出：

(153, 253, 153)
(222, 253, 111)

更新： Welp，我在2015年的numpy表现糟糕。以下是我的最新回答：

scipy.ndimage.imread现已弃用，建议使用imageio.imread。然而，出于这个问题的目的，我测试了它们并且它们的行为相同。

由于我们正在以RGB的形式阅读图片，因此我们将获得一个heightxwidthx3数组，这已经是您想要的了。使用np.nditer迭代数组时，您将失去形状。

>>> img = imageio.imread('sample.jpg')
>>> img.shape
(456, 400, 3)
>>> for r in img:
...     for s in r:
...         print(s)
... 
[63 46 52]
[63 44 50]
[64 43 50]
[63 42 47]
...

Answer 3

虽然@Imran的答案有效，但它不是一个直观的解决方案......这可能会使调试变得困难。就个人而言，我避免对图像进行任何操作，然后使用for循环进行处理。

备选方案1：

img = ndimage.imread('sample.gif')
rows, cols, depth = np.shape(img)

r_arr, c_arr = np.mgrid[0:rows, 0:cols]

for r, c in zip(r_arr.flatten(), c_arr.flatten()):
    print(img[r,c])

或者您可以使用嵌套for循环直接执行此操作：

for row in img:
    for pixel in row:
        print(pixel)

请注意，这些是灵活的;无论深度如何，它们都适用于任何2D图像。

逐像素读取图像（ndimage / ndarray）

3 个答案: