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本篇内容介绍了“如何使用python求出图片每一个像素的RGB颜色”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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工具：
pillow库
如果你有PyCharm的话，可以在Preferences内的Project Interpreter中安装pillow.
若你没有PyCharm.请上网查阅安装流程，非常简单。
几个要用到的比较重要的函数(你可以先跳过，遇到不认识的函数再回来查看)：
建议直接阅读PIL的英文文档：http://effbot.org/imagingbook/image.htm
1.image.new(mode,size,color)
使用给定的变量mode和size生成新的图像。mode是图片模式，如"RGB"、"P"。Size是给定的宽/高二元组，这是按照像素数来计算的。对于单通道图像，变量color只给定一个值；对于多通道图像，变量color给定一个元组（每个通道对应一个值）。
2.im.convert(mode)
将你打开的图片转化为某种格式。
3.im.getpixel(xy)
返回给定位置的像素。
4.im.putpixel(xy,color)
修改给定位置的像素。
5.im.size()
返回两个元素，宽和高。im.size ⇒ (width, height)
若是变量名.size[0]则便是是宽,size[1]则表示是高。
使用的图片：
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
pix = im.getpixel((x,y))
print(pix)
运行结果很长，我们截取一部分：
不得不说Python实在很强大。
不过这样看实在很麻烦，因为像素这么多，我们不可能手动地去分析数据。
如果我们要算出RGB各个位低于100的数量，我们可以这样做：
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
count = 0
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
pix = im.getpixel((x,y))
if(pix[0] < 100 and pix[1] < 100 and pix[2] < 100):
count = count + 1
print(count)
结果是265743.
我们甚至可以把它们转换成别的颜色。
最好是不在原图上操作，我们new一个一样大小的图片即可。
im2 = Image.new("RGB",im.size,255)
意思是新建一个跟它一样大的RGB图片，背景颜色为红色。
我们把刚刚各个位低于100的像素转化为白色。
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
im2 = Image.new("RGB",im.size,255)
count = 0
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
pix = im.getpixel((x,y))
if(pix[0] < 100 and pix[1] < 100 and pix[2] < 100):
im2.putpixel((x,y),(255,255,255))
im2.show()
结果：
如果我们对原图进行修改颜色：
嘛，还是可以接受的。
“如何使用python求出图片每一个像素的RGB颜色”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
