使用numpy图像切片器

时间:2018-05-13 23:53:13

标签: image numpy python-3.6

我在python中作为初学者学习图像处理。我的目标是将我的图像划分为nxn网格,其中每个正方形分别是原始图像的平均颜色(灰度图像)。我成功地分割了图像,更改了像素数据并保存了新图像。我的问题是现在将图像拼接在一起。我知道连接功能指向原始图像,我曾希望通过保存瓷砖我可以解决这个问题。

这是我第一次发布到stackoverflow(我是超级,超级新的python),所以如果我不清楚或格式是错误的道歉。

# Import packages 
import numpy as np
from numpy import matlib
import PIL
import image_slicer
import math
import glob
from image_slicer import join
from PIL import Image

### Use PIL to import image
##img = Image.open("einstein.jpg")

# Display original image
# img.show()


##new_img = img.resize((256,256))
##new_img.save('einstein-256x256','png')
### new_img.show()

#Slice image into four pieces
tiles = image_slicer.slice("einstein.jpg", 16)

# Use glob to open every .png file with for loop
for filename in glob.glob("*.png"):
    img=Image.open(filename)

    pixels = img.load() # create the pixel map
    pixelMap = img.load() #create the pixel map

    #convert to array
    arr = np.asarray(img)

    #find mean 
    pixelMean = arr.mean(0).mean(0)[0]

    # Convert mean to integer 
    IntMean = math.floor(pixelMean)
    print(IntMean)


    ##pixel = pixelMap[0,0] #get the first pixel's value
    ##print(pixel)

    # Loop for going through every pixel in image and converting it
    for i in range(img.size[0]):    # for every col:
        for j in range(img.size[1]):    # For every row

            pixels[i,j] = (IntMean,IntMean,IntMean) # set the colour             accordingly

    # Save new monotone images
    img.save(filename)

# Join new images into one 
image = join(tiles)
# Save new image
image.save("einsteinJoined.jpg")

image.show()

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您的问题似乎丢失了当前代码中出现的错误。

但是,如果我没看错的话,您将得到原始图像,就像Split and Join images in Python中的问题一样。与那里接受的答案类似,解决方案是通过结束循环以更改每个图块中的图像:

tile.image = Image.open(文件名)

其中tile是与文件相对应的tile。为此,您应该遍历从image_slicer.slice-function获得的图块。链接到的问题的答案也给出了这一点。