PIL: Erstellen Sie ein-dimensionale Histogramm von Bild Farbhelligkeit?

Ich arbeite schon an einem Drehbuch, und ich brauche es im Grunde:

  • Das Bild von Graustufen - (oder bitonal, ich Spiele mit beiden, um zu sehen, welche besser funktioniert).
  • Prozess jede einzelne Spalte, und erstellen Sie eine Netto-Intensität Wert für jede Spalte.
  • Spucken die Ergebnisse in einer geordneten Liste.

Es ist eine wirklich einfache Möglichkeit, dies zu tun mit ImageMagick (obwohl Sie müssen ein paar Linux-Programme zum verarbeiten der Ausgabe von text), aber ich bin nicht wirklich sehen, wie dies mit Python und PIL.

Hier ist, was ich habe, so weit:

from PIL import Image

image_file = 'test.tiff'

image = Image.open(image_file).convert('L')

histo = image.histogram()
histo_string = ''

for i in histo:
  histo_string += str(i) + "\n"

print(histo_string)

Diese Ausgänge etwas (ich bin auf der Suche nach Diagramm der Ergebnisse), aber es sieht nichts, wie die ImageMagick-Ausgabe. Ich bin mit dieser zu erkennen, die Naht und die Inhalte eines gescannten Buchs.

Vielen Dank, wer hilft!


Habe ich einen (unerfreulichen) Lösung, die funktioniert, für jetzt:

from PIL import Image
import numpy

def smoothListGaussian(list,degree=5):
  window=degree*2-1
  weight=numpy.array([1.0]*window)
  weightGauss=[]

  for i in range(window):
    i=i-degree+1
    frac=i/float(window)
    gauss=1/(numpy.exp((4*(frac))**2))
    weightGauss.append(gauss)

  weight=numpy.array(weightGauss)*weight
  smoothed=[0.0]*(len(list)-window)

  for i in range(len(smoothed)):
    smoothed[i]=sum(numpy.array(list[i:i+window])*weight)/sum(weight)

  return smoothed

image_file = 'verypurple.jpg'
out_file = 'out.tiff'

image = Image.open(image_file).convert('1')
image2 = image.load()
image.save(out_file)

intensities = []

for x in xrange(image.size[0]):
  intensities.append([])

  for y in xrange(image.size[1]):
    intensities[x].append(image2[x, y] )

plot = []

for x in xrange(image.size[0]):
  plot.append(0)

  for y in xrange(image.size[1]):
    plot[x] += intensities[x][y]

plot = smoothListGaussian(plot, 10)

plot_str = ''

for x in range(len(plot)):
  plot_str += str(plot[x]) + "\n"

print(plot_str)
3D, können Sie zeigen Sie ein Beispiel der Ausgabe, die Sie suchen?

InformationsquelleAutor Blender | 2010-11-15

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