python 版本 3.x
首先安装 PIL
由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。
所以 安装：
pip install pillow
获取像素点
import numpy as np
from PIL import Image
img = Image.open("./b.png").convert('RGBA')
a_img = np.asarray(img)
获取的图片像素为 一个二维数组，相当于是二维左边系， x ,y 然后里面存了一个元组 值分别为 r g b a
分别计算改变了像素值之后，就需要将数据写入到图片了，这个时候就需要 matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure("beauty") # 开启图层，名称为 beauty
plt.imshow(a_img) # 二维数组的数据
plt.axis('off')
#plt.show()
plt.savefig("./result.png")
下面给出一个完整的 demo
需要将两张图片合并计算，并输出结果：
将上面两个图片合并
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def modeSuperposition(basePixel,mixPixel,alpha):
basePixel = int(basePixel)
mixPixel = int(mixPixel);
res=0
if basePixel <= 128 :
res = int(mixPixel) * int(basePixel) / 128;
else:
res = 255 - (255 - mixPixel)*(255 - basePixel) / 128;
a = alpha / 255;
if a > 1:
a = 1
res = (1-a)*basePixel + a*res
t = int(res)&-256
if t == 0:
return int(res)
if res > 255:
return 255
return 0
def mergePoint(x,y):
p1 = img1[x][y]
p2 = img2[x][y]
p1[1] = modeSuperposition(p1[0],p2[0],p2[3])
p1[2] = modeSuperposition(p1[1],p2[1],p2[3])
p1[3] = modeSuperposition(p1[2],p2[2],p2[3])
imgA = Image.open('./b.png')
img1=np.array(imgA.convert('RGBA')) #打开图像并转化为数字矩
img2=np.array(Image.open("./light.png").convert('RGBA'))
i = len(img1);
j = len(img1[0]);
for k in range(0,len(img2)):
for n in range(0,len(img2[0])):
if k < i and n < j:
mergePoint(k,n)
#img = Image.new("RGBA",imgA.size)###创建一个5*5的图片
plt.figure("beauty") # 开启图层，名称为 beauty
plt.imshow(img1) # 二维数组的数据
plt.axis('off')
#plt.show()
plt.savefig("./result.png")
结果如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。
本文标题: python使用PIL和matplotlib获取图片像素点并合并解析
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