Question

我正在使用Pillow和Python 3.3，对于我拥有的每个图像，我想分析所有像素颜色并计算每种颜色是否最接近白色或黑色。我已经尝试过欧几里德距离这个公式：

>>>a,b=(127,255) #color value of pixel at position (1,1)
>>>whitedist=sqrt((a-255)**2 + (b-255)**2)
>>>print (whitedist)
128.0

像素有两个值，因为我正在使用灰度图像。问题是我无法对128x128图像的每个像素执行此操作，因此我尝试编写第一个“for”循环：

colors=im.getdata() #all pixel values
for item in col:
    for item in range (0, 127):
    print ("B") #if the value is between 0 and 127 the color is nearer to black

这是一个完全愚蠢的尝试，python进入了一个无限循环，我不得不退出它。我的问题是我对如何做有一个原始的想法，但我不太了解python将我的推理转化为代码。我认为我的理由并非完全错误，但我找不到将其翻译成代码的方法。

由于list（im.getdata（））返回一个元组列表，每个像素包含两个值的一个元组，我认为我应该做的是将公式whitedist=sqrt((a-255)**2 + (b-255)**2)应用于每个元组，如果结果公式为＆lt; 128，将像素标记为“暗”，如果＆gt; 128然后将像素标记为“光”，则我需要计算所有暗和亮像素并查看图像是否具有更多暗或亮像素

使用for循环执行此操作是完全错误的吗？

Answer 1

使用getdata可以检索所有像素，因此如果图像大小为128 x 128，则表示16384像素。如上所述，它们以变量颜色存储为16384个值。

您可以通过一个循环遍历整个值：

for item in colors:
  whitedist=sqrt((item[0]-255)**2 + (item[1]-255)**2)
  if whitedist <= 128:
     darkPixels++
  else:
     lightPixels++

如果你知道如何表示颜色，你可以像你提到的那样计算欧几里德距离。请注意，如果值为128，则未指定todo，以及如何存储标记。如果只需要知道有多少像素是暗的还是亮的，你可以使用上面的例子。

Answer 2

试试这个：

colors = im.getdata() #all pixel values
# initialize lists for dark and light pixels
darkList=[]   
lightList=[]
# set counter for dark and light pixels
dark = 0  
light = 0  
for item in colors:  # iterate over each tuple
    if sqrt((item[0]-255)**2 + (item[1]-255)**2) < 128:  # See if Euclidean distance is less than 128
        lightList.append(item)  # append pixel to light pixel list
        light+=1   # increment light pixel counter
    else:
        darkList.append(item)  # append pixel to dark pixel list
        dark+=1   # increment dark pixel counter

print("Total light pixels =",light)
print(lightList)
print("Total dark pixels =",dark)
print(darkList)

计算列表中每个项目的欧几里德距离

2 个答案: