Question

对于图像处理练习，我必须编写一个程序，将各种效果应用于图像。其中一个效果是灰度，完成后找到RGB值的平均值（（红色+绿色+蓝色）/ 3）。然而，为了使图像偏振化，我需要首先找到每个单独分量的平均值（即所有红色值/红色像素的数量）。然后循环遍历行和列（使用像素，红色值，绿色值和蓝色值的计数器）作为查找平均值的方法是否合适？有更有效的方法吗？

此外，基于平均像素值对像素进行偏振。 “如果平均值R为100，平均值G为200，平均值B为300且像素具有R 150，G 150和B，100，则偏振像素将为255,0和0。”我不明白这段关系？如果当前值小于平均值，那么它会被偏振为0 /大于平均值，极化为255？

Answer 1

计算图像的平均RGB值：

    import numpy as np

    # load your image in a variable named `im`, then calculate average RGB value
    np.array(im).mean(axis=(0,1))

    # It gives a tuple like (71.710743801652896, 103.11570247933884, 64.165289256198349)

你不需要迭代，numpy拥有一切：）

偏振图像 - 如何找到每个RGB值的平均值

1 个答案: