将图像转换为值矩阵答案

【问题标题】：convert image to value matrix将图像转换为值矩阵
【发布时间】：2012-06-28 00:09:06
【问题描述】：

我有一个像棋盘的图像，有 4 种颜色（黑、白、红、蓝）。我必须将此图像转换为数字矩阵：1 代表白色，2 代表黑色，3 代表红色等等。

例如图片：

应该转换成矩阵：

[[1,2,1,2,1,2...]
[2,1,2,1,2,1...]
...]

我更喜欢python中的解决方案。

【问题讨论】：

假设空间必须一致，一个不错的方法是计算左上角“矩形”中的所有像素，直到在 x 轴和 y 轴上达到不同的颜色。然后，您可以简单地将这个矩形的宽度/高度添加到其左上角像素，以获得其他矩形左上角像素的颜色。
什么是已知的，什么是未知的？你知道有多少个彩色方块吗？如果您知道顺序和尺寸，则无需进行转换。只需创建新数组。
我的回答解决了你的问题吗？

标签： python image-processing python-imaging-library

【解决方案1】：

我不确定 SVG 图像，但假设您有一种 PIL 可读的图像格式（例如 GIF、TIFF、JPEG、BMP 等）。然后你可以像这样使用 PIL 来阅读它：

import Image
img = Image.open("Chess_Board.bmp")

现在我们要做quantization，所以图像像素不再是RGB，而是从0到3的颜色索引（假设你想要4种不同的颜色）：

quantized = img.convert('P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=4)

接下来我想我们将其转换为 numpy 以便更轻松地访问各个像素。然后我们用 numpy 魔法来计算一个块中有多少个：

import numpy as np
a = np.array(quantized)
blockLengthX = np.argmin(a[0]==a[0,0])
blockLengthY = np.argmin(a[:,0]==a[0,0])

之后就很容易了。我们只是使用 stepsize blockLengthX for cols 和 blockLengthY for rows 访问数组：

result = a[::blockLengthX, ::blockLengthY]

当然，这是假设您的所有块完全相同大小相同。这是更容易复制和粘贴的完整程序。我也缩短了一点：

import Image
import numpy as np
img = Image.open("Chess_Board.bmp")
a = np.array(img.convert('P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=4))
blockLengthX = np.argmin(a[0]==a[0,0])
blockLengthY = np.argmin(a[:,0]==a[0,0])
result = a[::blockLengthX, ::blockLengthY]

【讨论】：

图片为问题代码给出错误>>>result =a[::blockLengthX, ::blockLengthY] ValueError: slice step cannot be zero