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Python开发（25）
例如有一幅图，文件名为“a.jpg’.&
from PIL import Image #或直接import Image
im = Image.open('a.jpg')
将图片转换成灰度图
：im1 = im.convert('L')&
打开图片并转换成灰度图的方法是：
im = Image.open('a.jpg').convert('L)
转换图像格式：
im.save('aa.gif')
以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图（像素值在0-255之间），然后保存成aa.gif格式。可以把上一行代码中‘aa.gif'改成路径加文件名，就可以保存到自己想要保存的地方了。
批量转换图像格式
列表a中会把图片名无序存储 a = [ ‘aa.gif’,[..],..],全是字符串。当然以上命令不仅可以用在这里，其它地方也是一样的，获得当前路径b下边所有的内容。&
下面将创建一个包含文件夹中所有图像文件名的文件名列表：
def get_path(path):
& & '''返回目录中所有JPG图像的文件名列表'''
& & return [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path) if f endswith('.jpg')]
做其它使用，只要在上述代码稍做改动就可以。如去掉后边的if 语句，则返回所有格式的文件名。如调用
pth = [‘b/aa.gif’,[..],..]的内容，这就是path.join的作用。&
然后将文件名列表pth中读取所有文件，并换成JPEG格式：
from PIL import Image
for img in pth:
& & outfile = os.path.splitext(img)[0] + '.jpg'
& & if img != outfile：
& & & & try:
& & & & & & Image.open(img).save(outfile)
& & & & except IOError:
& & & & & & print 'can not convert ',img
图像不论是什么格式，除了后缀变为’jpg’,上述代码的新文件名和原文件名相同。
参考知识库
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阅读：68984Python图像灰度变换及图像数组操作
作者：MingChaoSun
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这篇文章主要介绍了Python图像灰度变换及图像数组操作的相关资料,需要的朋友可以参考下
使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理
numpy简介：
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。
在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。通过对图像的数组进行直接操作，就可以完成很多图像处理。
numpy的相关知识网上有很多资料，作为python科学计算的基础，还是非常值得认真学习的。
使用图像数组进行基本图像操作：
认识图像数组：
通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg"))
#输出数组的各维度长度以及类型
print im.shape,im.dtype
#输出位于坐标100,100，颜色通道为r的像素值
print im[100,100,0]
#输出坐标100,100的rgb值
print im[100,100]及类型
print im.shape,im.dtype
运行结果：
(600, 500, 3) uint8
[ 64 117 195]
我们看到的是一个三维数组，分别代表横坐标，纵坐标和颜色通道。
我们可以通过数组把红蓝通道交换
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg"))
r = im[:,:,0]
#交换红蓝通道并显示
im[:,:,0] = im[:,:,2]
im[:,:,2] = r
imshow(im)
这里用到了numpy数组的切片方式，关于numpy的资料网上有很多，就不过多叙述了。
运行结果：
在转为数组的过程中我们可以设定数据类型，同时灰度图的图像数组也是有意义的：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片,灰度化，并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg").convert('L'),'f')
#输出数组的各维度长度以及类型
print im.shape,im.dtype
#输出坐标100,100的值
print im[100,100]
运行结果：
(600, 500) float32
额外的参数‘f'将数组的数据类型转为浮点数
由于灰度图没有颜色信息，所以形状元组只有两个数值
*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray()完成，如im = Image.fromarray(im)
图像数组的简单应用——灰度变换：
灰度图像：
灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。
可以通过下面几种方法，将图像转换为灰度：
1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)&&8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.仅取绿色：Gray=G；
通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
之前已经使用过很多次了，使用python可以通过使用convert(‘L')来获得灰度图
灰度变换：
将图像读入 NumPy 数组对象后,我们可以对它们执行任意数学操作。一个简单的例子就是图像的灰度变换。即任意函数 f ,它将 0…255 区间(或者 0…1 区间)映射到自身。
下面程序中有一些简单的灰度变换：
#-*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片,灰度化，并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg").convert('L'))
im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理
im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间
im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)
#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图
subplot(221)
title('f(x) = x')
imshow(im)
#2x2显示结果 使用第二个显示反相图
subplot(222)
title('f(x) = 255 - x')
imshow(im2)
#2x2显示结果 使用第三个显示100-200图
subplot(223)
title('f(x) = (100/255)*x + 100')
imshow(im3)
#2x2显示结果 使用第四个显示二次函数变换图
subplot(224)
title('f(x) =255 *(x/255)^2')
imshow(im4)
#输出图中的最大和最小像素值
print int(im.min()),int(im.max())
print int(im2.min()),int(im2.max())
print int(im3.min()),int(im3.max())
print int(im4.min()),int(im4.max())
运行结果：
可以比较明显的看到灰度变换的结果，，第二张图被反相显示，第三张图像的暗部变亮，亮部变暗，其值被限制在100到200之间，其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗。
本篇博客介绍了python使用图像数组去进行图像操作的过程，包括几个简单的实例，通过数组我们可以对图像进行任意数学操作，是图像变形、图像分类、图像聚类等的基础，希望我的博客对大家有所帮助～
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成像亮度计（辉度计，图像亮度计）EVERFINE远方
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CX-2成像亮度计（辉度计，图像亮度计）EVERFINE远方产品概述：一次取样测量视场内各点亮度，相当于数百万个的微亮度计同时工作。可同时测量区域内的亮度，最小亮度，平均亮度，便捷而快速的测量发光区域的亮度及色度均匀性情况。针对仪表盘等小尺寸发光体、背光源、平板显示、LED显示屏、道路照明等都有专业的软件分析功能，满足不同行业的不同需求。更多参数请登录远方谱色网站：
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python基本图像处理
例如有一幅图，文件名为“a.jpg’.
from PIL import Image #或直接import Image
im = Image.open('a.jpg')
将图片转换成灰度图
im1 = im.convert('L')
打开图片并转换成灰度图的方法是：
im = Image.open('a.jpg').convert('L)
转换图像格式：
im.save('aa.gif')
以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图（像素值在0-255之间），然后保存成aa.gif格式。可以把上一行代码中‘aa.gif'改成路径加文件名，就可以保存到自己想要保存的地方了。
批量转换图像格式：
如果要大量处理图像，例如有文件夹b,里边保存许多图片如aa.gif一类的，那么如下命令可以获得：
a = os.listdir('b')
列表a中会把图片名无序存储 a = [ ‘aa.gif’,[..],..],全是字符串。当然以上命令不仅可以用在这里，其它地方也是一样的，获得当前路径b下边所有的内容。
下面将创建一个包含文件夹中所有图像文件名的文件名列表：
def get_path(path):
'''返回目录中所有JPG图像的文件名列表'''
return [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path) if f endswith('.jpg')]
要做其它使用，只要在上述代码稍做改动就可以。如去掉后边的if 语句，则返回所有格式的文件名。如调用
pth = get_path('b')
则pth = [‘b/aa.gif’,[..],..]的内容，这就是path.join的作用。
然后将文件名列表pth中读取所有文件，并换成JPEG格式：
from PIL import Image
for img in pth:
outfile = os.path.splitext(img)[0] + '.jpg'
if img != outfile：
Image.open(img).save(outfile)
except IOError:
print 'can not convert ',img
原图像不论是什么格式，除了后缀变为’jpg’,上述代码的新文件名和原文件名相同。
参考知识库
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