如何使用Python計算圖像上的彩色像素區域？

Question

import numpy as np 
from matplotlib import cm 
from matplotlib import pyplot as plt 
import Image 
from scipy import ndimage 
import Image, ImageDraw 
import PIL 
import cv 
import cv2 
from scipy.ndimage import measurements, morphology 
from PIL import Image 
from numpy import * 
from scipy.ndimage import filters 
import pylab 

img = np.asarray(Image.open('test.tif').convert('L')) #read and convert image 
img = 1 * (img < 127) # threshold 

plt.imshow(img, cmap=cm.Greys_r) # show as black and white 
plt.show() 

上面的代碼給出了黑色背景上的白色像素，如何計算圖像上的白色區域，然後將圖像分割成100個矩形，並找到具有最小值，最大值和平均像素數的矩形？謝謝

Answer 1

既然你的圖像是二進制的，你可以總結這些值來獲得白色像素的計數。

from PIL import Image 
import numpy as np 

img = np.asarray(Image.open("foo.jpg").convert('L')) 
img = 1 * (img < 127) 

m,n = img.shape 

# use np.sum to count white pixels 
print("{} white pixels, out of {} pixels in total.".format(img.sum(), m*n)) 

# use slicing to count any sub part, for example from rows 300-320 and columns 400-440 
print("{} white pixels in rectangle.".format(img[300:320,400:440].sum())) 

使用切片選取任何矩形並使用該部分的sum（）。