其实在Python中，我们也可以用numpy进行图片处理，今天一起来学习下吧。
1.图像的数组表示：
1 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";">from PIL import Image<br>from pylab import *<br>from numpy import *<br>im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg'))<br>print(im.shape,im.dtype)<br><br>im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f')<br>print(im.shape,im.dtype)<br></span></p>
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运行结果：
1 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";">(272, 480, 3) uint8 #第一个元组中数据表示图像的行，列，颜色通道数 紧接着的字符 <br> #串表示元素的数据类型<br>(272, 480) float32<br></span></p>
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2.灰度变换
1 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";">from PIL import Image<br>from pylab import *<br>from numpy import *<br>im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg'))<br>print(im.shape,im.dtype)<br><br>im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f')<br>print(im.shape,im.dtype)<br><br>im2 = 255 - im #对图像进行反相处理<br>figure()<br>imshow(im2)<br><br>im3 = (100.0/255)*im +100 #将图像像素值变换到100——200区间<br>figure()<br>imshow(im3)<br><br>im4 = 255.0*(im/255.0)**2 #对图像的像素值求平方后得到的图像<br>figure()<br>imshow(im4)<br><br>print(int(im4.min()),int(im4.max())) #输出像素的和最小值<br><br>show()<br></span></p>
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图1：图像的反相
图2：像素值变到100——200
图3：像素值的平方
以上就是Python中用numpy进行图片处理的方法，学会的小伙伴赶紧行动起来吧~更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）
