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这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用python处理图片实现图像中的像素访问，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
前面的一些例子中，我们都是利用Image.open（）来打开一幅图像，然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以，但是如果操作稍微复杂一些，就比较吃力了。因此，通常我们加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。
python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。我们可以通过pip来直接安装这两个库
pip install numpy pip install scipy
以后，只要是在python中进行数字图像处理，我们都需要导入这些包：
from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
打开图像并转化为矩阵，并显示：
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg')) #打开图像并转化为数字矩阵
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()调用numpy中的array（）函数就可以将PIL对象转换为数组对象。
查看图片信息，可用如下的方法：
print img.shape print img.dtype print img.size print type(img)
如果是RGB图片，那么转换为array之后，就变成了一个rows*cols*channels的三维矩阵,因此，我们可以使用img[i,j,k]来访问像素值。
例1：打开图片，并随机添加一些椒盐噪声
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))
#随机生成5000个椒盐
rows,cols,dims=img.shape
for i in range(5000):
x=np.random.randint(0,rows)
y=np.random.randint(0,cols)
img[x,y,:]=255
plt.figure("beauty")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
例2：将lena图像二值化，像素值大于128的变为1，否则变为0
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))
rows,cols=img.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if (img[i,j]<=128):
img[i,j]=0
else:
img[i,j]=1
plt.figure("lena")
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
如果要对多个像素点进行操作，可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问 该数组的像素值。下面是有关灰度图像的一些例子：
img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行 img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100 img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和 img[50:100,50:100] # 50~100 行，50~100 列（不包括第 100 行和第 100 列） img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值 img[:,-1] # 最后一列 img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行
关于“如何使用python处理图片实现图像中的像素访问”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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