Python 官方文档:入门教程 => 点击学习
本篇内容主要讲解“python NumPy图形加载的用法”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python NumPy图形加载的用法”吧!熟悉颜色的朋友应该都知道,一个颜色可以用R,G,
本篇内容主要讲解“python NumPy图形加载的用法”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python NumPy图形加载的用法”吧!
熟悉颜色的朋友应该都知道,一个颜色可以用R,G,B来表示,如果更高级一点,那么还有一个A表示透明度。通常我们用一个四个属性的数组来表示。
对于一个二维的图像来说,其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵,矩阵中的每个点的颜色都可以用(R,G,B)来表示。
有了上面的知识,我们就可以对图像的颜色进行分解了。
首先需要加载一个图像,我们使用imageio.imread方法来加载一个本地图像,如下所示:
import imageioimg=imageio.imread('img.png')print(type(img))
上面的代码从本地读取图片到img对象中,使用type可以查看img的类型,从运行结果,我们可以看到img的类型是一个数组。
class 'imageio.core.util.Array'
通过img.shape可以得到img是一个(80, 170, 4)的三维数组,也就是说这个图像的分辨率是80*170,每个像素是一个(R,B,G,A)的数组。
最后将图像画出来如下所示:
import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(img)
到此,相信大家对“Python NumPy图形加载的用法”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是编程网网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
--结束END--
本文标题: Python NumPy图形加载的用法
本文链接: https://lsjlt.com/news/299418.html(转载时请注明来源链接)
有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
2024-03-01
2024-03-01
2024-03-01
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
0