Question

我正在尝试创建一个python程序，它采用灰度，24 * 24像素图像文件（我还没有决定类型，所以欢迎建议）并将其转换为0的像素值列表（白色）到255（黑色）。

我打算使用这个数组创建一个类似MNIST的图片字节文件，可以通过Tensor-Flow手写识别算法识别。

通过迭代每个像素并将其值附加到数组，我发现Pillow library在此任务中最有用来自PIL导入图像

img = Image.open('eggs.png').convert('1')
rawData = img.load()
data = []
for y in range(24):
    for x in range(24):
        data.append(rawData[x,y])

然而这个解决方案有两个问题（1）像素值不是作为整数存储，而是像素对象不能进一步数学处理，因此是无用的。（2）甚至Pillow文件都说：

访问单个像素相当慢。如果您循环遍历图像中的所有＆gt;像素，则可能更快地使用＆gt;枕头API的其他部分。

Answer 1

您可以将图像数据转换为Python列表（或列表列表），如下所示：

from PIL import Image

img = Image.open('eggs.png').convert('L')  # convert image to 8-bit grayscale
WIDTH, HEIGHT = img.size

data = list(img.getdata()) # convert image data to a list of integers
# convert that to 2D list (list of lists of integers)
data = [data[offset:offset+WIDTH] for offset in range(0, WIDTH*HEIGHT, WIDTH)]

# At this point the image's pixels are all in memory and can be accessed
# individually using data[row][col].

# For example:
for row in data:
    print(' '.join('{:3}'.format(value) for value in row))

# Here's another more compact representation.
chars = '@%#*+=-:. '  # Change as desired.
scale = (len(chars)-1)/255.
print()
for row in data:
    print(' '.join(chars[int(value*scale)] for value in row))

以下是我用于测试的小型24x24 RGB eggs.png图像的放大版本：

以下是第一个访问示例的输出：

这里是第二个例子的输出：

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访问像素数据现在应该比使用对象img.load()返回更快（并且值将是0..255范围内的整数）。

Answer 2

您可以通过访问r，g或b值来访问每个像素的灰度值，对于灰度图像，这些值都是相同的。

即

img = Image.open('eggs.png').convert('1')
rawData = img.load()
data = []
for y in range(24):
    for x in range(24):
        data.append(rawData[x,y][0])

这并不能解决访问速度的问题。

我比枕头更熟悉scikit-image。在我看来，如果你所有人都在列出灰度值，你可以使用scikit-image，它将图像存储为numpy数组，并使用img_as_ubyte将图像表示为uint数组，包含0到255之间的值。 / p>

Images are NumPy Arrays提供了一个很好的起点，可以看到代码的样子。

如何将灰度图像转换为像素值列表？

2 个答案: