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原标题:计算机网络:python3库numpy数组属性的查看方法,

浏览次数:102 时间:2019-06-08

计算机网络:python3库numpy数组属性的查看方法,实现拼接图片的示例。python纵向合并狂妄四个图片,files是要拼接的公文list

如下所示:

实比如下所示:

# -*- coding:utf-8 -*-
def mergeReport(files):
 from PIL import Image
 import numpy as np
 baseimg=Image.open(files[0])
 sz = baseimg.size
 basemat=np.atleast_2d(baseimg)
 for file in files[1:]:
  im=Image.open(file)
 #resize to same width
  sz2 = im.size
  if sz2!=sz:
   im=im.resize((sz[0],round(sz2[0] / sz[0] * sz2[1])),Image.ANTIALIAS)
  mat=np.atleast_2d(im)
  basemat=np.append(basemat,mat,axis=0)
 report_img=Image.fromarray(basemat)
 report_img.save('merge.png')
from PIL import Image
import numpy as np
# 反相
# a = np.array(Image.open("test.jpg"))
# b = [255, 255, 255] - a
# 灰度,反相
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = 255 - a
# 灰度,颜色变谈
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = (100/255)*a   150 # 区间压缩再增加
# 灰度,颜色加重
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = 255 * (a/255)**2 # 像素平方
# 转手绘
a = np.array(Image.open('test.jpg').convert('L')).astype('float')
depth = 10.      # (0-100)
grad = np.gradient(a)    #取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad    #分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.
grad_y = grad_y*depth/100.
A = np.sqrt(grad_x**2   grad_y**2   1.)
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A

vec_el = np.pi/2.2     # 光源的俯视角度,弧度值
vec_az = np.pi/4.     # 光源的方位角度,弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el)    #光源对z 轴的影响

b = 255*(dx*uni_x   dy*uni_y   dz*uni_z)  #光源归一化
b = b.clip(0,255)
im = Image.fromarray(b.astype("uint8"))
im.save("./result.jpg")
import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128)
print(a1)
print("数据类型",type(a1))      #打印数组数据类型
print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组元素数据类型
print("数组元素总数:",a1.size)   #打印数组尺寸,即数组元素总数
print("数组形状:",a1.shape)     #打印数组形状
print("数组的维度数目",a1.ndim)   #打印数组的维度数目

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