目录

收起
1.关于Python
2.Python编程环境搭建
3.变量类型和运算符
4.列表、元组、字典和集合
5.Python字符串常用方法
6.Python流程控制
7.函数和lambda表达式
8.Python类和对象
9.Python类特殊成员方法与属性操作全解析
10.Python异常处理机制
11.模块与包管理技术解析
12.文件系统操作与IO管理
13.Python高级编程核心技术深度解析
14.Python核心类型转换函数原理与应用
15.代码实例
16.常见问题及解决
17.知识点问答

RGB图像从4×6的单通道数据怎么一步步转成3×4×6和3×6×4的numpy数组？

以下是使用`numpy`库处理宽6高4的RGB彩色图像，并按要求转换其像素点数据结构的详细步骤及代码示例： ### 1. 用`array`函数把二维列表转为二维R, G, B（大小均4行6列） 首先，需要创建表示红（R）、绿（G）、蓝（B）通道的二维列表，然后使用`numpy`的`array`函数将这些二维列表转换为二维`numpy`数组。 ### 2. 用`stack`函数拼接成3x4x6三维 使用`numpy`的`stack`函数将红、绿、蓝三个二维数组沿着新的轴（这里是第0轴）进行拼接，得到一个3x4x6的三维数组。 ### 3. 用`transpose`转置成3x6x4 使用`numpy`的`transpose`函数将3x4x6的三维数组转置为3x6x4的三维数组。 以下是具体的代码实现： ```python import numpy as np # 示例的二维列表表示R, G, B通道 R = [ [10, 20, 30, 40, 50, 60], [70, 80, 90, 100, 110, 120], [130, 140, 150, 160, 170, 180], [190, 200, 210, 220, 230, 240] ] G = [ [25, 35, 45, 55, 65, 75], [85, 95, 105, 115, 125, 135], [145, 155, 165, 175, 185, 195], [205, 215, 225, 235, 245, 255] ] B = [ [30, 40, 50, 60, 70, 80], [90, 100, 110, 120, 130, 140], [150, 160, 170, 180, 190, 200], [210, 220, 230, 240, 250, 255] ] # (1) 用array函数把二维列表转为二维R, G, B R_array = np.array(R, dtype=np.uint8) G_array = np.array(G, dtype=np.uint8) B_array = np.array(B, dtype=np.uint8) # (2) 用stack函数拼接成3x4x6三维 CxHxW = np.stack((R_array, G_array, B_array), axis=0) # (3) 用transpose转置成3x6x4 CxWxH = CxHxW.transpose(0, 2, 1) print("CxHxW shape:", CxHxW.shape) print("CxWxH shape:", CxWxH.shape) ``` 在上述代码中，首先定义了表示红、绿、蓝通道的二维列表`R`、`G`、`B`，然后使用`np.array`函数将它们转换为二维`numpy`数组。接着，使用`np.stack`函数将这三个二维数组沿着第0轴拼接成一个3x4x6的三维数组`CxHxW`。最后，使用`transpose`函数将`CxHxW`转置为3x6x4的三维数组`CxWxH`。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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第一种方案 可以使用scipy.misc，代码如下： import scipy.misc misc.imsave('out.jpg', image_array) 上面的scipy版本会标准化所有图像，以便min(数据)变成黑色，max(数据)变成白色。如果数据应该是精确的灰度级或准确的RGB通道，则解决方案为： import scipy.misc misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg') 第二种方案 使用PIL。 给定一个numpy数组”A”： from PIL import Image im =

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import cv2 as cv import numpy as np def access_pixels(image): #image.shape输出了image的三维数据：高，宽，通道 print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("height :%s, width :%s,channels : %s" %(width,height,channels)) for row in range(height): #从0到height循环 类比于for(int row =0; row<height;row++) for col in range(width): for c in range(channels): pv = image[row,col,c]#获取位于[row,col,c]坐标的像素值 image[row,col,c] = 255 -pv cv.imshow("1",image) def creat_image(): """"" #建立多通道数组 #zeros(shape, dtype=float, order='C') #依据给定形状和类型(shape, dtype, order])返回一个新的元素全部为0的数组(类比np.ones())。 #参数一：形状（即[row,col,channels]） #参数二：数据类型(默认是np.float64) img = np.zeros([400,400,3],np.uint8) #这个输出的应该是400个400*3矩阵（400行400列每列3通道矩阵） #ones(shape,dtype)：依据给定形状和类型(shape,dtype)，返回一个新的元素全部为1的数据 举个例子：print np.ones((4,5,3),dtype=np.uint8) 输出的是4（height）个5(width)X3(channel)矩阵，且所有元素为1 [ [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] [1,1,1] ] #该句话的意思就是令img的第2通道（G通道）赋值为255 img[:,:, 2] =np.ones([400, 400])*255 cv.imshow("2",img) """"" #建立单通道数组 img = np.zeros([400,400,1],np.uint8) #img[:,:,0] = np.ones([400,400])*127 #对于单通道 也可以这么做,也就是单通道矩阵像素*127 ；但是如果是多通道，则是三通道矩阵 # 的像素*127 #img = img*127 与img.fill(127)作用是一样的 img.fill(127) cv.imshow("3",img) # cv.imwrite("E:/opencv/picture/img111.jpg",img) src = cv.imread("E:/opencv/picture/test1.jpg") cv.imshow("window",src) t1 = cv.getCPUTickCount()#cv.getCPUTickCount 获取当前cpu到该位置所用的时间的总数 creat_image() t2 = cv.getCPUTickCount() time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()#计算得到creat_image()所用的时间（单位是us） print("time : %s ms"%(time*1000)) cv.waitKey(0) 小结： 1. image.shape 得到image的外形尺寸：height,width,channel,其中image[0]是height, image[1]是width,, image[2]是channel 2. 逐个像素点改变像素值 利用三个for嵌套 3. 创建image的两种方法： np.zeros(shape, dtype=float, order='C') np.ones(shape,dtype) 当然也可以建立一个数组： hsv = np.array([20,30,33]) 建立了一个3维数组 4. 给图片的某个通道赋值： img[;,;,2] =np.ones([400,400])*255 补充： 我们利用access_pixel修改像素耗时太长了，这显然是我们不想看到的。下面用一句api指令就可以替代我们defination def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) cv.imshow("4",dst) cv.bitwise_not(src) : 是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“非”操作，~1=0，~0=1 然后我们再计算时间就会发现节省了很多时间。 5. 计算某段代码所用时间 t1 = cv.getCPUTickCount() api指令。。。 t2 = cv.getCPUTickCount() time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()#计算得到

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