我想要做的是获取我读入的图像文件 (scipy.misc.imread(file)) 并将每个单独的 RGB 值更改为该像素的三个值的平均值。
例如，我可以在一个单独的像素上执行以下操作:
import numpy as np
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
img = misc.imread('./path/to/file.jpg')
print(img[200, 200]) #[145 165 155]
print(img[200, 200]) = int(np.sum(img[200, 200])/3) # sets RGB values at img[200, 200] to the average of the RGB values in this case, 155
print(img[200, 200]) # changed to [155 155 155]
但是，我是 numpy 和 ndarrays 的新手，我想知道如何使用切片将其应用于图像中的每个像素。这可能吗？我无法理解如何迭代整个 ndarray 并引用适当的值进行求和和设置。
欢迎任何帮助!
最佳答案
您可以使用 numpy 求平均值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
img = misc.imread('baboon.png')
mean_img = img.mean(axis=2)
plt.imshow(mean_img, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
关于python - 切片 3d numpy 数组并设置像素的 RGB 值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47624842/