OpenCV Python count pixels
I’m working with a little project with application of OpenCV and I’m stuck with something that I don’t know how to implement. Suppose I have an image ( 1024×768 ). In this image there is a red bounding box at the center.
Is it possible to count the pixels inside the red box using OpenCS ? given that the image is 1024×768 in dimension.
I tried to use bounding rectangle by thresholding the red color and tried using convexhull but then I can’t extract how many pixels are inside the red marker.
Counting Pixels by Color in Python with Pillow (a PIL fork)
I’m a maker and love creating 8-bit art, mostly with wood. I have a new project in the works where I need an exact count of each pixel per a color. I started to manually count them before I stopped myself and thought, why don’t I just write a script to automate this!? Thus pixel-color-count.py was born!
Pixel Color Count
Given a valid image file, the Python script will iterate through each pixel in an image keeping a running tally of how many times the color of the pixel has appeared in the image.
Once the loop is done, the script will print to the console a list of each color and the number of times the color was present in the image.
Sample Output of pixel-color-count.py
Sample out generated from running the Python script
Built With
Pillow
I used Pillow, a fork of PIL (Python Image Library), for the image manipulation. This is my second project using Pillow. It’s a really great library for programmatically editing or manipulating images.
The main functionality from the Image module I’m using is the getpixel method.
webcolors
A second dependency for the project is more of a nice to have: webcolors. Given a color in RGB format, webcolors will return a human readable name for it if applicable.
webcolors.rgb_to_name will throw a ValueError is it cannot find a name for a RGB color. In my script, I fall back to displaying the color as a tuple.
What’s left to implement?
In my first iteration of the script, I started to implement an optional command line argument for ignored colors. The idea behind this is there may be some colors I don’t care to count therefore I wouldn’t want my output cluttered.
If the time permits, I’d love to go back and implement this feature. I hit a snag when I tried to use tuple s as an argument type with argparse .
UPDATE #1: The —ignore-color command line option is partially implemented, but there’s no input validation. I basically accept the input as a string and use ast.literal_eval to convert it to a tuple .
Version 2 of the script, I plan on outputting a new version of the original image with a pixel legend and count per unique pixel color.
UPDATE #2: A version 2 of the script now exists that outputs an image featuring a legend with a color square matched with the color name and pixel count.
Legend Image sample output for the Pixel Color Count script
And, maybe for a version 3 turn it into a web accessible app.
UPDATE #3: A web version of the pixel color counter now exists. View the source for the project here.
For now, the script does just what I need and has saved me a lot of effort over counting the manual way!
pixel-color-count.py
Check the GitHub repo for new updates to the script. Here’s there first iteration:
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters. Learn more about bidirectional Unicode characters
Python как посчитать пиксели
It is well known that a color image is a collection of various pixels. And if we change the pixel value the image will turn into an image of a different color. Doing this tedious task manually is awful as an image might contain millions of pixels. So we will write a Python script that will easily complete this task.
While developing predictive models of image data we sometimes need to manipulate the image. And for this purpose python has an amazing library named Python Imaging Library(PIL). This library contains some method with which we can extract the pixelmap of an image and simply with the help of loops we can iterate over each of its pixels and change its pixel value according to our need. A pixel is the smallest base component of an image and similarly, a pixel map can be thought of as a matrix of pixels that represents an image.
Approach
- First, we need an image file as input. This image file can either be created through the Image.new() method or be imported from the local machine through the Image.open() method. Both the cases have been shown in the below example. (Not mandatory but for our convenience, we have saved the image with the name of “input.png” especially to look at the difference.)
- Secondly, we need to extract the pixel map of the input image(the matrix of pixel values) with the help of the Image.load() method so that we can manipulate our desired pixel. The Image.sizemethod returns the width and height(column and row) of the image(pixelmap or matrix). Then with the help of loops, we will iterate and change our desired value of the pixel.
- Finally, after updating or changing the pixel value we will get the output image. (Again not mandatory but for our convenience, we will save the output image with the name of “output.png” with the help of the Image.save() method. We can also see the image on the output screen using the Image.show()method.
Example 1: Use an image from the local machine and turn half of it into a grayscale image
The average formula to change an image into a grayscale image:
The above formula is theoretically correct but a more improved formula(The weighted method, also called luminosity method, weighs red, green, and blue according to their wavelengths) is as follows:
Русские Блоги
python-Numpy Learning (5) работа с пикселями изображения
python-Numpy Learning (5) работа с пикселями изображения
Ссылка URL:https://blog.csdn.net/abcd_3344_abcd/article/details/76039698
После того, как изображение считывается в программу, оно существует как массив numpy. Следовательно, все функции массивов numpy применимы и к изображениям. Доступ к элементам массива — это фактически доступ к пикселям изображения.
Метод доступа к цветному изображению:
i представляет количество строк изображения, j представляет количество столбцов изображения, а c представляет количество каналов изображения (каналы RGB соответствуют 0, 1, 2 соответственно). Координаты указаны в верхнем левом углу.
Метод доступа к полутоновым изображениям:
Пример 1: вывести значение пикселей 20-й строки и 30-го столбца в канале G изображения котенка.
Пример 2: Отображение красного одноканального изображения
Помимо чтения пикселей, вы также можете изменять значения пикселей.
Пример 3: случайным образом добавьте соль и перец на фотографии котят
Random в пакете numpy используется для генерации случайных чисел. Randint (0, cols) означает случайное генерирование целого числа в диапазоне от 0 до cols.
Используйте предложение img [x, y,:] = 255, чтобы изменить значение пикселя и изменить исходное трехканальное значение пикселя на 255.
Обрезая массив, изображение можно обрезать.
Пример 4. Обрезать изображение котенка.
Работайте с несколькими пикселями и используйте доступ к фрагменту массива. Метод нарезки возвращает значение пикселя массива с указанным индексом интервала. Вот несколько примеров изображений в градациях серого:
Наконец, мы рассмотрим два примера доступа и изменения значений пикселей:
Пример 5: преобразовать изображение lena в бинаризацию, значение пикселя больше 128 становится 1, в противном случае оно становится 0
Примечание: изображение lena (), которое поставляется с python, может быть непригодным для использования, вы можете подготовить изображение самостоятельно.
В этом примере функция цветового модуля rgb2gray () используется для преобразования цветного трехканального изображения в изображение в оттенках серого. Результатом преобразования является массив типа float64 с диапазоном значений [0,1].
Пример 6:
В этом примере сначала оцениваются все значения пикселей канала R. Если оно больше 170, значение пикселя в этом месте изменяется на [0,255,0], то есть значение канала G равно 255, а значения каналов R и B равны 0.
Интеллектуальная рекомендация
Реализация JavaScript Hashtable
причина Недавно я смотрю на «Структуру данных и алгоритм — JavaScript», затем перейдите в NPMJS.ORG для поиска, я хочу найти подходящую ссылку на библиотеку и записывать его, я могу исполь.
MySQL общие операции
jdbc Транзакция: транзакция, truncate SQL заявление Transaction 100 000 хранимая процедура mysql msyql> -определить новый терминатор,Пробелов нет mysql>delimiter // mysql> -создание хранимой .
Используйте Ansible для установки и развертывания TiDB
жизненный опыт TiDB — это распределенная база данных. Настраивать и устанавливать службы на нескольких узлах по отдельности довольно сложно. Чтобы упростить работу и облегчить управление, рекомендуетс.
Последняя версия в 2019 году: использование nvm под Windows для переключения между несколькими версиями Node.js.
С использованием различных интерфейсных сред вы можете переключаться между разными версиями в любое время для разработки. Например, развитие 2018 года основано наNode.js 7x версия разработана. Тебе эт.
Шаблон проектирования — Создать тип — Заводской шаблон
Заводская модель фабрикиPattern Решать проблему: Решен вопрос, какой интерфейс использовать принципСоздайте интерфейс объекта, класс фабрики которого реализуется его подклассом, чтобы процесс создания.