在 numpy 中打开图像 - Python

NumPy 是 Python 中一个非常常用的用于数值计算的扩展库。它可以用来高效地处理大型的多维数组、矩阵以及其他数据类型。在数据科学以及机器学习的领域中，NumPy 经常被用于对数据进行处理和分析。

在本文中，我们将会介绍如何使用 NumPy 来打开图像，并对图像进行处理。

1. 安装 NumPy

在开始之前，我们需要先安装 NumPy。使用 pip 工具来安装是最简单的方式：

pip install numpy

2. 在 NumPy 中打开图像

通过 NumPy 打开图像需要用到 Pillow（也被称作 PIL）这个库，因为它提供了在 Python 中打开图像的方法。首先，我们需要先安装 Pillow 库：

pip install Pillow

接下来，我们可以使用 Pillow 中的 Image 来在 NumPy 中打开图像：

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('example.jpg')

np_img = np.array(img)

在上面的代码中，我们首先导入了 PIL 库中的 Image 类，然后通过 open() 方法打开一幅图像。接着，我们将这幅图像转化成了一个 NumPy 数组。

3. 对图像进行处理

一旦我们将图像转化成了一个 NumPy 数组，我们就可以使用一些 NumPy 中提供的函数来对图像进行处理了。例如，我们可以使用 NumPy 中的 shape 属性来获取图像的尺寸，即图像的宽度和高度：

height, width, channels = np_img.shape

我们还可以使用 NumPy 中的很多函数来对图像进行处理，例如将图像转化成灰度图像：

gray_img = np.dot(np_img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114])

上面的代码是将彩色图像转化成了一个灰度图像。我们使用了 NumPy 的 dot() 函数来对图像的每个像素值进行计算，将 RGB 三个通道的值乘上不同的权重权重之后相加得到灰度值。

4. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用 NumPy 打开图像，并对图像进行处理。我们首先使用 Pillow 库中的 Image 类来打开一幅图像，然后将它转化成了一个 NumPy 数组。接着，我们使用一些 NumPy 中的函数来对图像进行处理，例如计算图像的尺寸以及将彩色图像转化成灰度图像。