使用 PIL 从图像中获取像素

Getting pixels from an image using PIL

我想编写一个脚本来读取 bmp 文件,然后记录 x-y 轴上的像素,其中图像是白色以外的颜色。然后将此数据保存到 .txt 文件中。

我已经开始使用 Pillow 库,但还没有找到解决这个问题的方法。我用 Pillow 打开 bmp 文件并尝试使用 Image 中的模块,但我找不到如何使它工作。

提前致谢!

您可以使用 Image.getpixel() 从 PIL 读取像素。

下面的代码将以二维列表的形式为您提供所有非白色像素。

from PIL import Image

im = Image.open('x.bmp')

imageSizeW, imageSizeH = im.size

nonWhitePixels = []

for i in range(1, imageSizeW):
    for j in range(1, imageSizeH):
        pixVal = im.getpixel((i, j))
        if pixVal != (255, 255, 255):
            nonWhitePixels.append([i, j])

print(nonWhitePixels)

编辑: 刚刚意识到,问题是关于找到与白色 不同 的所有像素的索引...
对于这种情况,只需将布尔数组的计算替换为其补码函数即可:

white = (img[:, :, :3] != 255).any(2)

只需在np.where中的布尔数组前加一个~即可:

coords = np.array(np.where(~white))[::-1].T

测试结果会因此相反


这里我假设 "using PIL" 不是严格的要求,而只是您尝试开始的标志。

也就是说,您可以使用 imageio 中的 imread 执行以下操作:

import numpy as np
from imageio import imread

img = imread(filename)
white = (img[:, :, :3] == 255).all(2)
coords = np.array(np.where(white))[::-1].T

写入 ascii 文件可以像

一样完成
with open('xycoordinates.txt', 'w') as f:
    for c in coords:
        f.write(f'{c[0]},{c[1]}\n')

解释
img 是一个 3D 数组,形状为 (nr, nc, c),即行数、列数和 RGBA 值。
img[:, :, :3] == 255 returns 一个与 img 形状相同的布尔数组,表示单个 RGB 值的组件匹配(不考虑 A。如果 A 也应该是 255,则只留下完整的索引括号)。
.all(2) 通过仅将那些索引设置为 True 将其减少到所需的形状数组 (nr, nc),其中完整的 RGBA 数组匹配。

np.where(white) returns 行和列索引的元组。
np.array() 将其转换为 numpy 数组,以便对其应用 numpy 索引和转换。
由于 row/columnx/y 命名法的相反顺序,因此 [::-1] 颠倒了两个索引数组的顺序。 .T 的转换不是输出 n 个索引的两个数组(xy),而是输出 n 个 (x, y) 索引的数组。

例子

img = imread(samplefile)
plt.imshow(img)

white = (img == [255, 255, 255, 255]).all(2)

array([[False, False,  True, False, False, False],
       [False, False,  True,  True, False, False],
       [False,  True, False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False,  True]])

coords = np.array(np.where(white))[::-1].T

array([[2, 0],
       [2, 1],
       [3, 1],
       [1, 2],
       [0, 3],
       [1, 3],
       [5, 4]], dtype=int64)

plt.plot(*coords.T, 'ro')