如何仅分析图像的一部分？

Question

我想分析图像的特定部分，例如，我想着眼于右下200x200区域并计算所有黑色像素，到目前为止，我已经：

im1 = Image.open(path)
rgb_im1 = im1.convert('RGB')
for pixel in rgb_im1.getdata():

Answer 1

您可以尝试将图像裁剪到所需的特定部分：-

img = Image.open(r"Image_location")
x,y = img.size
img = img.crop((x-200, y-200, x, y))

以上代码获取输入图像，并将其裁剪到其右下角200x200像素。 （请确保图像尺寸大于200x200，否则将发生错误）

原始图片：-

裁剪后的图像：-

然后，您可以使用此裁剪后的图像计算黑色像素的数量，具体取决于您的用例，您将其视为 BLACK 像素（离散值，例如（0，0， 0）或范围/阈值（0-15、0-15、0-15）。

P.S。：-：最终图像的尺寸始终为200x200像素。

Answer 2

尽管您可以通过裁剪和一对for循环来做到这一点，但这确实很慢且不理想。

我建议您使用Numpy，因为它非常普遍，功能强大且速度很快。

这是一个400x300的黑色矩形，带有1像素的红色边框：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Open the image and make into Numpy array
im = Image.open('image.png')
ni = np.array(im)

# Declare an ROI - Region of Interest as the bottom-right 200x200 pixels
# This is called "Numpy slicing" and is near-instantaneous https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_indexing_and_slicing.htm
ROI = ni[-200:,-200:]

# Calculate total area of ROI and subtract non-zero pixels to get number of zero pixels
# Numpy.count_nonzero() is highly optimised and extremely fast
black = 200*200 - np.count_nonzero(ROI)
print(f'Black pixel total: {black}')

示例输出

Black pixel total: 39601

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是的，您可以将其缩短，例如：

h, w = 200,200 
im = np.array(Image.open('image.png'))
black = h*w - np.count_nonzero(ni[-h:,-w:])

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如果要调试它，则可以获取ROI并将其转换为PIL图像，然后可以显示该图像。因此，在获得投资回报率后，只需在任何地方使用此行即可：

# Display image to check
Image.fromarray(ROI).show()

Answer 3

from PIL import Image
img = Image.open("ImageName.jpg")
crop_area = (a,b,c,d)
cropped_img = img.crop(crop_area)