今天首席CTO笔记来给各位分享关于python计算图像多少个像素点的相关内容，其中也会对python提取像素个数进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、使用python PIL处理图片。怎么获取图片的像素数据？2、相似图片检测：感知哈希算法之dHash的Python实现3、图像双三次插值算法原理及python实现4、Python怎么输出一幅图像每个点的像素值？5、python PIL 统计某个颜色共有多少个像素点使用python PIL处理图片。怎么获取图片的像素数据？
用image模块更直接，可以用getpixel获得像素值，给你个例子吧。
01.#!/usr/bin/env python
02.import Image
03.import sys
04.im = Image.open(sys.argv[1])
05.width = im.size[0]
06.height = im.size[1]
07.print "/* width:%d */"%(width)
08.print "/* height:%d */"%(height)
09.count = 0
10.for h in range(0, height):
11. for w in range(0, width):
12. pixel = im.getpixel((w, h))
13. for i in range(0,3):
14. count = (count+1)%16
15. if (count == 0):
16. print "0x%02x,/n"%(pixel[i]),
17. else:
18. print "0x%02x,"%(pixel[i]),
相似图片检测：感知哈希算法之dHash的Python实现
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。
如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。
那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
感知哈希算法是一类算法的总称，包括aHash、pHash、dHash。顾名思义，感知哈希不是以严格的方式计算Hash值，而是以更加相对的方式计算哈希值，因为“相似”与否，就是一种相对的判定。
如果我们要计算上图的dHash值，第一步是把它 缩放到足够小 。为什么需要缩放呢？因为原图的分辨率一般都非常高。一张 200*200 的图片，就有整整4万个像素点，每一个像素点都保存着一个RGB值，4万个RGB，是相当庞大的信息量，非常多的细节需要处理。因此，我们需要把图片缩放到非常小，隐藏它的细节部分，只见森林，不见树木。建议缩放为9*8，虽然可以缩放为任意大小，但是这个值是相对合理的。而且宽度为9，有利于我们转换为hash值，往下面看，你就明白了。
(感谢评论区 隔壁万能的小黑 同学，建议在 image.resize 中加上Image.ANTIALIAS参数，加上此参数将会对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波)
dHash全名为差异值hash，通过计算相邻像素之间的颜色强度差异得出。我们缩放后的图片，细节已经被隐藏，信息量已经变少。但是还不够，因为它是彩色的，由RGB值组成。白色表示为（255,255,255）,黑色表示为（0,0,0），值越大颜色越亮，越小则越暗。每种颜色都由3个数值组成，也就是红、绿、蓝的值 。如果直接使用RGB值对比颜色强度差异，相当复杂，因此我们转化为灰度值——只由一个0到255的整数表示灰度。这样的话就将三维的比较简化为了一维比较。
差异值是通过计算每行相邻像素的强度对比得出的。我们的图片为9*8的分辨率，那么就有8行，每行9个像素。差异值是每行分别计算的，也就是第二行的第一个像素不会与第一行的任何像素比较。每一行有9个像素，那么就会产生8个差异值，这也是为何我们选择9作为宽度，因为8bit刚好可以组成一个byte，方便转换为16进制值。
如果前一个像素的颜色强度大于第二个像素，那么差异值就设置为True（也就是1），如果不大于第二个像素，就设置为False（也就是0）。
我们将差异值数组中每一个值看做一个bit，每8个bit组成为一个16进制值，将16进制值连接起来转换为字符串，就得出了最后的dHash值。
汉明距离这个概念不止运用于图片对比领域，也被使用于众多领域，具体的介绍可以参见Wikipedia。
汉明距离表示将A修改成为B，需要多少个步骤。比如字符串“abc”与“ab3”，汉明距离为1，因为只需要修改“c”为“3”即可。
dHash中的汉明距离是通过计算差异值的修改位数。我们的差异值是用0、1表示的，可以看做二进制。二进制0110与1111的汉明距离为2。
我们将两张图片的dHash值转换为二进制difference，并取异或。计算异或结果的“1”的位数，也就是不相同的位数，这就是汉明距离。
如果传入的参数不是两张图的dHash值，而是直接比较两张图片，那么不需要生成dHash值，直接用Step3中的difference数组，统计不相同的位数，就是汉明距离。
一般来说，汉明距离小于5，基本就是同一张图片。大家可以根据自己的实际情况，判断汉明距离临界值为多少。
图像双三次插值算法原理及python实现
一. 图像双三次插值算法原理：
假设源图像 A 大小为 m*n ，缩放后的目标图像 B 的大小为 M*N 。那么根据比例我们可以得到 B(X,Y) 在 A 上的对应坐标为 A(x,y) = A( X*(m/M), Y*(n/N) ) 。在双线性插值法中，我们选取 A(x,y) 的最近四个点。而在双立方插值法中，我们选取的是最近的16个像素点作为计算目标图像 B(X,Y) 处像素值的参数。如图所示：
如图所示 P 点就是目标图像 B 在 (X,Y) 处对应于源图像中的位置，P 的坐标位置会出现小数部分，所以我们假设 P 的坐标为 P(x+u,y+v)，其中 x,y 分别表示整数部分，u,v 分别表示小数部分。那么我们就可以得到如图所示的最近 16 个像素的位置，在这里用 a(i,j)(i,j=0,1,2,3) 来表示。
双立方插值的目的就是通过找到一种关系，或者说系数，可以把这 16 个像素对于 P 处像素值的影响因子找出来，从而根据这个影响因子来获得目标图像对应点的像素值，达到图像缩放的目的。
BiCubic基函数形式如下：
二. python实现双三次插值算法
from PIL import Image
import numpy as np
import math
# 产生16个像素点不同的权重
def BiBubic(x):
x=abs(x)
if x=1:
return 1-2*(x**2)+(x**3)
elif x2:
return 4-8*x+5*(x**2)-(x**3)
else:
return 0
# 双三次插值算法
# dstH为目标图像的高，dstW为目标图像的宽
def BiCubic_interpolation(img,dstH,dstW):
scrH,scrW,_=img.shape
#img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant')
retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)
for i in range(dstH):
for j in range(dstW):
scrx=i*(scrH/dstH)
scry=j*(scrW/dstW)
x=math.floor(scrx)
y=math.floor(scry)
u=scrx-x
v=scry-y
tmp=0
for ii in range(-1,2):
for jj in range(-1,2):
if x+ii0 or y+jj0 or x+ii=scrH or y+jj=scrW:
continue
tmp+=img[x+ii,y+jj]*BiBubic(ii-u)*BiBubic(jj-v)
retimg[i,j]=np.clip(tmp,0,255)
return retimg
im_path='../paojie.jpg'
image=np.array(Image.open(im_path))
image2=BiCubic_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)
image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')
image2.save('BiCubic_interpolation.jpg')
三. 实验结果：
四. 参考内容：
Python怎么输出一幅图像每个点的像素值？
我是用PIL这个库，用opencv的库也可以\x0d\x0afrom PIL import Image\x0d\x0aimg=Image.open("demo.jpg")\x0d\x0aimg_array=img.load()\x0d\x0a然后就可以通过img_array[x,y]来读取像素值了\x0d\x0a另外img.size查看图片大小，也可以通过img_array[x,y]=(11,22,33)来设置RGB像素值
python PIL 统计某个颜色共有多少个像素点
可以在一个进程里面造出 很多来，而且彼此是完全隔离的，这在并发、错误处理上都极大得简化了问题，而 Python 的解释器是全局的，用了 Python，涉及这部分的东西就告别并行了，因为 进入Python解释器那里串行化了，如果出现了错误，也比较难以可靠地恢复!
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python计算图像多少个像素点的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python提取像素个数、python计算图像多少个像素点的相关内容别忘了在本站进行查找喔。