2019-2020-1学期 20192428 第二周作业——图像转换(补做)
在学习过Python的第三方库NumPy库后，我决定对该选做作业进行补做
NumPy库是Python开源的科学计算基础库，凭借其强大的N维数组操作而闻名。而在计算机中，图像是由一个像素组成的二维矩阵，每个元素为一个RGB值。
此次我的目标图片为下面这一张bmp格式图像：
下面是对该文件的读取
文件路径为"D:/Deskdop/aim/aim.bmp"
from PIL import Image
import numpy as np
aim = np.array(Image.open("D:/Deskdop/aim/aim.bmp"))
print(aim.shape,aim.dtype)
而读取结果如下:
如图，输出结果为：
(1300, 975, 3) uint8
故可见，该bmp文件为1300x975像素点，每个像素点有三个值（RGB值）的三维数组表示，且其数组元素类型为uint8的整数类型
此时，若直接print变量aim，得出的结果是:
利用降维函数，我对“aim”进行降维并将其储存为变量“test1”，并将其储存为csv文件格式，命名aim.csv。
因为之前提到该文件是1300x975像素点，故数组变为一维时应有1300x975x3个元素依次展开，即有1300x975x3=3802500个元素，我们打开csv文件，可见每个元素依次展开，共3802500行（每行一个元素）。
图中可以看到，正好有3802500行
考虑到更简单的方法，我使用了NumPy库的索引方法，配合循环，完成了画出一条横线，我的指令如下：
#利用修改数组值的方法进行图像处理
#20192428魏来第一周作业补做
#所用到的第三方库:NumPy、PIL
from PIL import Image
import numpy as np
aim = np.array(Image.open("D:/Deskdop/aim/aim.bmp"))
num = 0
for i in range(975):
aim[700,num] = np.array([0,0,0])
num = num + 1
print(aim.shape,aim.dtype)
aim2 = Image.fromarray(aim.astype("uint8"))
aim2.save("D:/Deskdop/aim/aim2.bmp")
该方法成功了，得出的附件为下图（因为网页不支持bmp文件上传，故我生成了一个PNG附件进行上传）：
可见图中有一条明显的横向黑线
受到启发我又发现该指令做出轻微的修改可以做出一条竖线：
#利用修改数组值的方法进行图像处理
#20192428魏来第一周作业补做
#所用到的第三方库:NumPy、PIL
from PIL import Image
import numpy as np
aim = np.array(Image.open("D:/Deskdop/aim/aim.bmp"))
num = 0
for i in range(1300):
aim[num,450] = np.array([0,0,0])
num = num + 1
print(aim.shape,aim.dtype)
aim3 = Image.fromarray(aim.astype("uint8"))
aim3.save("D:/Deskdop/aim/aim3.bmp")
生成了aim3的副本：
如图，为aim3副本，其图像中存在一条黑色的竖线。
以及一条斜线：
#利用修改数组值的方法进行图像处理
#20192428魏来第一周作业补做
#所用到的第三方库:NumPy、PIL
from PIL import Image
import numpy as np
aim = np.array(Image.open("D:/Deskdop/aim/aim.bmp"))
num1 = 0
num2 = 0
for i in range(1300):
aim[num1,num2] = np.array([0,0,0])
num1 = num1 + 1
num2 = int((num1/1300)*975)
print(aim.shape,aim.dtype)
aim4 = Image.fromarray(aim.astype("uint8"))
aim4.save("D:/Deskdop/aim/aim4.bmp")
以及图片的补色集：
#利用修改数组值的方法进行图像处理
#20192428魏来第一周作业补做
#所用到的第三方库:NumPy、PIL
from PIL import Image
import numpy as np
aim = np.array(Image.open("D:/Deskdop/aim/aim.bmp"))
aim5 = [255,255,255] - aim
aim5 = Image.fromarray(aim5.astype("uint8"))
aim5.save("D:/Deskdop/aim/aim5.bmp")
