要实现按照图像灰度值统计并筛选图片的操作,我们需要使用到PIL、shutil和os这三个Python库。下面是完整的攻略:
1. 安装所需的Python库
我们需要先在终端或命令行中安装PIL、shutil和os这三个Python库。可以使用pip命令安装:
pip install Pillow
pip install shutil
pip install os
2. 读取图片并统计图像灰度值
使用PIL库中的Image
模块,可以读取图片并将其转换为灰度图像。
示例代码如下:
from PIL import Image
# 打开一张图片
img = Image.open("sample.jpg")
# 将图片转换为灰度图像
img_gray = img.convert('L')
# 统计灰度值
histogram = img_gray.histogram()
在这个例子中,我们首先使用Image.open()
方法读取了一张名为sample.jpg的图片。接着将其转换为灰度图像,通过convert()
方法中的参数'L'实现。最后使用histogram()
方法统计灰度值。
3. 筛选符合条件的图片
我们可以通过统计图像灰度值,筛选出符合条件的图片。例如,我们根据图片的平均灰度值筛选出较暗的图片。
示例代码如下:
import os
import shutil
from PIL import Image
# 遍历文件夹获取所有图片
def list_all_imgs(folder_path):
imgs = []
for parent, dirnames, filenames in os.walk(folder_path):
for filename in filenames:
_, ext = os.path.splitext(filename)
if ext.lower() in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif']:
imgs.append(os.path.join(parent, filename))
return imgs
# 获取平均灰度值
def get_average_gray(img_path):
img = Image.open(img_path).convert('L')
histogram = img.histogram()
pixels = sum(histogram)
avg_gray = sum(idx * val for idx, val in enumerate(histogram)) / pixels
return avg_gray
# 筛选符合条件的图片
def select_imgs(folder_path, threshold):
for img_path in list_all_imgs(folder_path):
avg_gray = get_average_gray(img_path)
if avg_gray < threshold:
shutil.move(img_path, "dark_imgs/")
在这个例子中,我们首先定义了list_all_imgs()
方法,使用os.walk()
方法遍历指定文件夹,并找到所有的图片文件。接着定义了get_average_gray()
方法,通过Image.open()
方法读取一张图片并将其转换为灰度图像,再使用histogram()
方法统计灰度值。最后,我们定义了select_imgs()
方法,使用get_average_gray()
方法获取平均灰度值,并根据阈值筛选出符合条件的图片,并通过shutil.move()
方法将其从原文件夹移动到一个名为dark_imgs的新文件夹中。
这个例子中,我们使用选择平均灰度值小于3的图片作为筛选条件,可以根据实际需求自行修改。
结论
通过PIL和shutil库,我们可以很容易地实现按照图像灰度值统计并筛选图片的操作。在实际开发中,我们可以根据需求,按照灰度值、尺寸等条件,进行图片的筛选和处理。
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