Python - 从numpy数组中丢失真像素的图像

我有一张脸的jpg图片，我需要逐个像素地访问图片（知道每个像素的值是什么），并使用某种DFS来更改背景颜色。Python - 从numpy数组中丢失真像素的图像

image = Image.open("pic.jpg") 
image = np.array(image)

首先，为什么数组的形状（473,354,3）？这对我没有意义。

当我做

plt.imshow(image.reshape(473, -1)) 
plt.show()

我得到的图片，看起来像以下，其中只包含红色，蓝色和黄色（以及三者的混合物？）

这意味着，数组中的值不是我可以可靠地用来做出我的边缘检测决定的值。

为什么，我该怎么办？

我想要的像素值，以反映原始图像的真实色彩，而不是像上面这样。

实际图片中的背景是有点白，我希望它们和所有其他像素值保持这种方式，所以我可以实现我的算法。

来源

2016-05-17 Jobs

3是因为每种颜色（蓝色，绿色红色）在数组中都有自己的入口。

对于边缘检测，您可能最好将图像合拢到B & W. OpenCV具有cv2.cvtColor（image，cv2.COLOR_BGR2GRAY），可以实现这一功能。

来源

2016-05-17 08:06:04

所以（473,354,3）意味着：高度是473，宽度是354，并且数组中的每个值都是一个3元组？ – Jobs

@准确的工作。此外，显示的颜色不是真实图片中的颜色，但是它是一个显示特定颜色以获得较高值的颜色映射。因此，如果您输入尺寸为（h，w，（RGB））的图片，可能只会考虑红色值。当（红色）值较高时，它将显示红色，而低值（红色）则显示为蓝色。您可能应该转换为黑白色，并且不要直接采用颜色（或切换到黑白色图）。 – syntonym

非常感谢！这就说得通了。所以现在我已经成功完成了任务 - 将我的照片背景改为白色。图片的大小从60 kb下降到20 kb。你们知道为什么吗？这是正常的/预期的吗？ @syntonym和charles。 – Jobs

Python - 从numpy数组中丢失真像素的图像

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