python灰度图像素灰度值求和_如何使⽤PIL-Numpy在Python
中获取灰度图像的。。。
该解决⽅案⽐注释和答案中提供的解决⽅案简单得多——即，不需要对元组进⾏计算，也不需要对单元格值进⾏嵌套循环迭代。
random在python中的意思
特别是，如果您有⼀个灰度图像，那么您有⼀个⼆维数组，其中的数组单元格由0到1的标量值填充。
相⽐之下，彩⾊图像是⼀个2D NumPy数组，其中rgb元组位于每个单元格中。
换句话说：灰度图像的NumPy数组表⽰是⼀个⼆维数组，其单元格的浮点值在0(⿊⾊)和1(⽩⾊)之间
因此，可以通过计算图像阵列的两个轴上的平均值来计算平均像素值，如下所⽰：>>> import numpy as NP
>>> img = NP.random.rand(100, 100)
>>> img[:5, :5]
array([[ 0.824, 0.864, 0.731, 0.57 , 0.127],
[ 0.307, 0.524, 0.637, 0.134, 0.877],
[ 0.343, 0.789, 0.758, 0.059, 0.374],
[ 0.693, 0.991, 0.458, 0.374, 0.738],
[ 0.237, 0.226, 0.869, 0.952, 0.948]])
这⼀⾏代码将执⾏您想要的操作——为数组中的每个轴计算两次平均值，⼀次(不需要为第⼆次调⽤mean指定轴，因为第⼀次调⽤的返回值只是⼀个1D数组>>> an(axis=0).mean()
0.50000646872609511
0.5的值似乎是正确的，因为数组值是通过调⽤NP.random.rand⽣成的，它返回在半开区间[0，1]上从均匀分布中采样的值>>> import matplotlib.pyplot as MPL
>>> MPL.imshow(img, ay, interpolation='nearest')
>>> MPL.show()

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