逐像素读取图像（ndimage/ndarray）答案

【问题标题】：Read an image pixel by pixel (ndimage/ndarray)逐像素读取图像（ndimage/ndarray）
【发布时间】：2015-03-26 08:07:45
【问题描述】：

我有一个存储为ndarray 的图像。我想遍历这个数组中的每个像素。

我可以像这样遍历数组的每个元素：

from scipy import ndimage
import numpy as np

l = ndimage.imread('sample.gif', mode="RGB")

for x in np.nditer(l):
    print x

这给出了 ie：

这些是像素中每种颜色的值，一个接一个。相反，我想要的是读取这些值 3 到 3 以产生如下内容：

...
(153, 253, 153)
(222, 253, 111)
...

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy multidimensional-array ndimage

【解决方案1】：

您可以尝试自行压缩列表：

from itertools import izip
for x in izip(l[0::3],l[1::3],l[2::3]):
    print x

输出：

(153, 253, 153)
(222, 253, 111)

更新：Welp，我在 2015 年的 numpy 表现不佳。这是我的更新答案：

scipy.ndimage.imread 现已弃用，建议使用imageio.imread。但是，出于这个问题的目的，我测试了两者，它们的行为相同。

由于我们正在以RGB 的形式读取图像，因此我们将获得heightxwidthx3 的数组，这已经是您想要的了。当您使用 np.nditer 遍历数组时，您会丢失形状。

>>> img = imageio.imread('sample.jpg')
>>> img.shape
(456, 400, 3)
>>> for r in img:
...     for s in r:
...         print(s)
... 
[63 46 52]
[63 44 50]
[64 43 50]
[63 42 47]
...

【讨论】：

【解决方案2】：

虽然@Imran 的答案有效，但它不是一个直观的解决方案……这可能会使调试变得困难。就个人而言，我会避免对图像进行任何操作，然后使用 for 循环进行处理。

备选方案 1：

img = ndimage.imread('sample.gif')
rows, cols, depth = np.shape(img)

r_arr, c_arr = np.mgrid[0:rows, 0:cols]

for r, c in zip(r_arr.flatten(), c_arr.flatten()):
    print(img[r,c])

或者您可以直接使用嵌套的 for 循环来执行此操作：

for row in img:
    for pixel in row:
        print(pixel)

请注意，这些是灵活的；无论深度如何，它们都适用于任何 2D 图像。

【讨论】：

【解决方案3】：

可能最简单的方法是先重塑 numpy 数组，然后再进行打印。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

另外，这应该对您有所帮助。 Reshaping a numpy array in python

【讨论】：