查找图像中最亮像素的坐标并将它们输入到数组中

Question

我被要求编写一个程序来查找图像中的“星星”，方法是将图像文件转换为 numpy 数组并生成图像中高于指定阈值的最亮像素的坐标数组（表示背景干扰）。 一旦我找到了图像中最亮的像素，我必须记录它的 x,y 坐标，并将该像素和周围 10X10 像素区域的值设置为零，从而有效地从图像中移除星星。 我已经有一个将图像转换为数组的帮助代码，并试图解决以下问题；

我已经定义了一个变量

    Max = array.max()

并使用了一个while循环；

    while Max >= threshold
        coordinates = numpy.where(array == Max) # find the maximum value

但是我希望它循环遍历整个数组的所有坐标，而不仅仅是找到第一个最大值，并且在找到时删除每个最大值并将周围的 10X10 区域设置为零。我曾考虑过使用 for 循环来执行此操作，但由于我是 Python 新手，我不确定应该如何使用它。

如果有任何建议，我将不胜感激， 谢谢

Answer 1

仅使用 numpy 等有多种不同的方法。

有“蛮力”方式：

import Image
import numpy as np

im = Image.open('test.bmp')
data = np.array(im)
threshold = 200
window = 5 # This is the "half" window...
ni, nj = data.shape 
new_value = 0

for i, j in zip(*np.where(data > threshold)):
    istart, istop = max(0, i-window), min(ni, i+window+1)
    jstart, jstop = max(0, j-window), min(nj, j+window+1)
    data[istart:istop, jstart:jstop] = new_value

或者更快的方法...

import Image
import numpy as np
import scipy.ndimage

im = Image.open('test.bmp')
data = np.array(im)
threshold = 200
window = 10 # This is the "full" window...
new_value = 0

mask = data > threshold
mask = scipy.ndimage.uniform_filter(mask.astype(np.float), size=window)
mask = mask > 0
data[mask] = new_value

Answer 2

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请注意，您需要先将位图转换为以下格式之一：JPEG、GIF、PNG 或 FITS 图像。