En utilisant Pillow (qui fonctionne avec Python 3.X ainsi que Python 2.7+), vous pouvez effectuer les opérations suivantes:
from PIL import Image
im = Image.open('image.jpg', 'r')
width, height = im.size
pixel_values = list(im.getdata())
Vous avez maintenant toutes les valeurs de pixel. Si c'est RVB ou un autre mode peut être lu par im.mode
. Ensuite, vous pouvez obtenir des pixels (x, y)
par:
pixel_values[width*y+x]
Vous pouvez également utiliser Numpy et remodeler le tableau:
>>> pixel_values = numpy.array(pixel_values).reshape((width, height, 3))
>>> x, y = 0, 1
>>> pixel_values[x][y]
[ 18 18 12]
Une solution complète et simple à utiliser est
# Third party modules
import numpy
from PIL import Image
def get_image(image_path):
"""Get a numpy array of an image so that one can access values[x][y]."""
image = Image.open(image_path, "r")
width, height = image.size
pixel_values = list(image.getdata())
if image.mode == "RGB":
channels = 3
elif image.mode == "L":
channels = 1
else:
print("Unknown mode: %s" % image.mode)
return None
pixel_values = numpy.array(pixel_values).reshape((width, height, channels))
return pixel_values
image = get_image("gradient.png")
print(image[0])
print(image.shape)
Fumée testant le code
Vous n'êtes peut-être pas sûr de l'ordre largeur / hauteur / canal. Pour cette raison, j'ai créé ce dégradé:
L'image a une largeur de 100px et une hauteur de 26px. Il a un dégradé de couleur allant de #ffaa00
(jaune) à #ffffff
(blanc). La sortie est:
[[255 172 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 4]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 5]]
(100, 26, 3)
Choses à noter:
- La forme est (largeur, hauteur, canaux)
- Le
image[0]
, d'où la première rangée, a 26 triplets de la même couleur