图像颜色值的总和答案

【问题标题】：Sum of colorvalues of an image图像颜色值的总和
【发布时间】：2014-04-07 08:19:37
【问题描述】：

我正在寻找一种方法来对图像的所有像素的颜色值求和。我需要它来从其表面亮度图像估计一个明亮源（比如一个遥远的星系）的总通量。任何人都可以帮助我如何对图像的所有像素的颜色值求和。

例如：下图的每个像素都有一个介于 0 到 1 之间的颜色值。但是当我用 imread 读取图像时，我得到的每个像素的颜色值是一个由 3 个元素组成的数组。我是 matplotlib 的新手，我不知道如何将该数组转换为 0 到 1 范围内的单个值并添加它们。

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

如果您有 PIL 图像，则可以像这样转换为灰度（“亮度”）：

from PIL import Image
col = Image.open('sample.jpg')
gry = col.convert('L') # returns grayscale version.

如果您想更好地控制颜色的添加方式，请先转换为 numpy 数组：

arr = np.asarray(col)
tot = arr.sum(-1)  # sum over color (last) axis
mn  = arr.mean(-1) # or a mean, to keep the same normalization (0-1)

或者您可以对颜色进行不同的加权：

wts = [.25, .25, .5]    # in order: R, G, B
tot = (arr*wts).sum(-1) # now blue has twice the weight of red and green

对于大型数组，这相当于最后一行，速度更快，但可能更难阅读：

tot = np.einsum('ijk, k -> ij', arr, wts)

以上所有内容将每个像素的颜色相加，将彩色图像转换为灰度（亮度）图像。下面将所有的像素加起来看整个图像的积分：

tot = arr.sum(0).sum(0) # first sums all the rows, second sums all the columns

如果您有彩色图像，tot 仍将具有三个值。如果您的图像是灰度的，它将是一个值。如果您想要平均值，只需将sum 替换为mean：

mn = arr.mean(0).mean(0)

【讨论】：

感谢 askewchan 的回复。我想，我无法正确解释我的需求。我为此感到抱歉。我实际上想以 0-1 的比例估计图像每个像素的颜色。此时，在使用 imread 读取图像后，我使用数组获取每个像素的值。说，我读了，d = imread('i.png')。然后我得到 d[0,0]=array([ 0.27843139, 0.27843139, 0.85882354], dtype=float32)。但我想要颜色条刻度上的值，比如 d[0,0] = 0.4。然后我想添加 d[i, j] 的值（i,j 分别从 0 运行到 nrows 和 ncols），我的意思是所有像素。
您有一张彩色图像：当您查看一个像素 (d[0,0]) 时看到的三个值是红色、绿色和蓝色通道的值。如果您想为每个像素设置一个值，您必须以某种方式将三个颜色通道相加或平均以形成一个通道（灰度/亮度）。我已经向您展示了一些方法来做到这一点。加权 (wts) 版本可让您最大程度地控制颜色的添加/平均方式。我在答案的末尾添加了一个部分，向您展示如何在制作图像灰度（单通道）后将所有像素相加。
您的图像似乎仍然是彩色的。你是如何转换成灰度的？你保存结果了吗？你不能只做im.convert('L')，你必须做im = im.convert('L')，或者把它保存到另一个名字，比如gray = im.convert('L')
对不起！你说的对。图像之前没有转换为灰度。现在我明白了，我想。请检查我的做法。 im=Image.open('i.png'), arr=np.asarray(im), tot=arr.sum(-1), F1 = tot.sum(0).sum(0)。我得到另一个来源的 F2。然后我做 F1/F2。请让我知道我这样做是否正确。
由于您要添加所有颜色，然后添加所有像素，您只需执行tot = arr.sum()，它就会立即添加_all_axes。否则，我觉得不错！