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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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python 行ごとに画像の画素ごとのRGBの個数を出したい

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配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2019/12/17 06:57

編集2019/12/31 02:01

pythonで画像を読み込み、その画像の各行ごと、画素のRGB値がそれぞれ何個あるのかを知りたいです。
以下のような画像を読み込んだ時に以下のような結果が理想です。

イメージ説明

1行目 cleam 9 2行目 red 1, white3, yello2, black3 ・ ・ ・

自分で作る時にまずは行ごとではなく全体の画素ごとのRGB値がどの数あるのかを調べるために以下のプログラムを作りました。

from PIL import Image from numpy import * import numpy as np #np.set_printoptions(threshold=np.inf) #画像の読み込み im = Image.open('22_resize.png') #各色ごとの画素の数を数える変数 black = 0 white = 0 red = 0 cleam = 0 blue = 0 violet = 0 for i in im.getdata(): if i[0]<=50 and i[1]<=50 and i[2]<=50: black += 1 if i[0]>=200 and i[1]>=200 and i[2]>=200: white += 1 if i[0]>200 and i[1]<50 and i[2]<50: red += 1 if i[0]>100 and i[1]>100 and i[2]>90: cleam += 1 if i[0]<100 and i[1]<50 and i[2]>200: blue += 1 if i[0]>100 and i[1]<50 and i[2]>90: violet += 1 print ('black=' + str(black)) print ('white='+str(white)) print ('red='+str(red)) print ('cleam='+str(cleam)) print ('blue='+str(blue)) print ('violet='+str(violet))

上のプログラムをイジって行ごとの数値を出そうとしたのですがどのように進めていけばいいのかで止まってしまいました。
どなたかわかる方のお力を貸して欲しいです。

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    1. 画像の画素値 (R, G, B) を色の名前 (質問の if 文で定義されているもの) に変換する。

→ 色ごとに関数を適用するのに numpy.apply_along_axis を使う。

    1. 画像を行ごとに取得する。

python

1for row in range(len(img)): 2 img(row)
    1. その行の色の種類及び数を数える。

collections.Countor を使う。

python

1from PIL import Image 2import numpy as np 3 4 5def rgb_to_name(rgb): 6 r, b, g = rgb 7 if r <= 50 and b <= 50 and g <= 50: 8 return "BLACK" 9 if r >= 200 and b >= 200 and g >= 200: 10 return "WHITE" 11 if r > 200 and b < 50 and g < 50: 12 return "RED" 13 if r > 100 and b > 100 and g > 90: 14 return "CLEAM" 15 if r < 100 and b < 50 and g > 200: 16 return "BLUE" 17 if r > 100 and b < 50 and g > 90: 18 return "VIOLET" 19 20 return "OTHER" 21 22 23img = np.array(Image.open("tttt.jpeg")) 24img = np.apply_along_axis(rgb_to_name, 2, img) 25 26from collections import Counter 27 28for row in range(len(img)): 29 cnt = Counter(img[row]) 30 print(f"row: {row}, count: {dict(cnt)}")
row: 0, count: {'WHITE': 289} row: 1, count: {'WHITE': 289} row: 2, count: {'WHITE': 289} row: 3, count: {'WHITE': 289} row: 4, count: {'WHITE': 289} row: 5, count: {'WHITE': 289} row: 6, count: {'WHITE': 289} row: 7, count: {'WHITE': 289} row: 8, count: {'WHITE': 280, 'CLEAM': 9} row: 9, count: {'WHITE': 20, 'CLEAM': 269}

投稿2019/12/17 07:21

編集2019/12/17 07:23
tiitoi

総合スコア21956

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2019/12/29 13:22 編集

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