重庆网站建设的价格,商城式网站具备哪些功能吗,美橙网站建设学习教程,建行网站用户名是什么1、图片#xff1a;通常指的是数字图片#xff0c;数据结构通常是数组
2、像素#xff1a;最小的图像单元#xff0c;一张图像由好多的像素点组成。就是一个方形的小区域#xff0c;下图是博主用numpy随机生出的20*10单通道图片#xff0c;数一数#xff0c;刚好每行10…1、图片通常指的是数字图片数据结构通常是数组
2、像素最小的图像单元一张图像由好多的像素点组成。就是一个方形的小区域下图是博主用numpy随机生出的20*10单通道图片数一数刚好每行10个小方格共20行。
即图片的高度和宽度分别为20,10 import torch
import random
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
imge np.random.randint(0,256,size(20,10))
plt.imshow(imge,cmapgray)
plt.show() # 显示图片 3、图片尺寸高度*宽度即上图的20*10
4、图像分辨率指图像中存储的信息量是每英寸中的像素点个数即像素密度像素个数/英寸
5、屏幕分辨率屏幕分辨率就是屏幕上显示的像素个数,一般是以(水平像素数×垂直像素数)表示。常说的2k屏4k屏就是这个意思
6、单通道图片俗称灰度图图片由二维矩阵构成每个像素点用一个值表示颜色它的像素值在0到255之间0是黑色255是白色中间值是一些不同等级的灰色
下面的图片就是单通道图片10, 5 import torch
import random
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as pltimge np.random.randint(0,256,size(10,5))
print(imge)
# [[195 97 38 133 46]
# [168 181 130 98 128]
# [174 76 2 11 52]
# [155 243 221 101 168]
# [ 12 159 246 80 237]
# [177 133 88 5 235]
# [ 74 115 43 175 58]
# [218 159 120 155 170]
# [240 15 32 194 193]
# [222 229 226 76 153]]
print(imge.shape) #(10, 5)
plt.imshow(imge,cmapgray)
plt.show() 7、黑白图片二值图像黑白图像每个像素点只有两种可能0和10代表黑色1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。
import torch
import random
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as pltimge np.random.randint(0,2,size(10,5)) # 像素值在01之间黑白图片
print(imge)
#[[0 1 0 0 1]
# [1 1 1 0 0]
# [1 0 1 1 0]
# [0 1 0 0 1]
# [0 0 1 0 0]
# [0 1 0 1 1]
# [0 1 0 0 0]
# [1 0 1 0 0]
# [0 1 1 1 0]
# [1 0 1 1 1]]
print(imge.shape)
plt.imshow(imge,cmapgray)
plt.show() 7、三通道图片可以是彩色图可以是灰度模式的图像。三通道分别指RGB(红绿蓝)通道。将通道红绿蓝三通道比作三个手电筒那么RGB的值就是三个手电筒的灯光亮度。
import numpy as np
import matplotlib.image as mping
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Imageimge mping.imread(F:\研二\壁纸\love.jfif)
print(imge[:,:,0] imge[:,:,1])
print(imge[:,:,1] imge[:,:,2])
imgplot plt.imshow(imge)
plt.show() 如果R,G,B三个通道的亮度一致即RGB那么这样的图片就是灰度模式的图片。如果这三个值不相等那么就是彩色图片。因此三通道的彩色照片变成灰度模式的图的方式就是将RGB三个通道值改成一样。下面的图片的R,G,B三个通道值一致
import numpy as np
import matplotlib.image as mping
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Imageimge mping.imread(F:\研二\壁纸\love.jfif)
imge[:,:,1] imge[:,:,2] # 三通道的值是一样的灰度图单通道
imge[:,:,0] imge[:,:,1]
print(imge[:,:,0] imge[:,:,1])
print(imge[:,:,1] imge[:,:,2])
imgplot plt.imshow(imge)
plt.show() 转灰度可以用平均法最大法等等。
8、三通道转灰度图(单通道)
doctor.jfif import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as npimg Image.open(F:\研二\壁纸\doctor.jfif)
s np.array(img.convert(L))
plt.imshow(s, cmapgray)
imgplot plt.imshow(s)
plt.show()
转为灰度图
