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使用Python統(tǒng)計(jì)相同像素值個(gè)數(shù)

 更新時(shí)間:2025年01月24日 08:53:57   作者:AI算法網(wǎng)奇  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)相同像素值個(gè)數(shù),文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

python 統(tǒng)計(jì)相同像素值個(gè)數(shù)

import cv2
import numpy as np
import time
from collections import Counter
 
# 讀取圖像
image = cv2.imread('mask16.jpg')
 
 
# 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
area=gray_image.shape[0]*gray_image.shape[1]
print('shape',gray_image.shape)
# 將灰度圖像展平為一維數(shù)組
pixels = gray_image.flatten()
 
start=time.time()
# 使用 Counter 統(tǒng)計(jì)每個(gè)像素值的出現(xiàn)次數(shù)
pixel_counts = Counter(pixels)
 
most_commons = pixel_counts.most_common(10)
 
print('time',time.time()-start)
count=0
for most_common in most_commons:
    count+=most_common[1]
    print(most_common,count,count/len(pixels))
print(count,count/len(pixels))
# 打印每個(gè)像素值及其出現(xiàn)次數(shù)
# for pixel_value, count in pixel_counts.items():
#     print(f"Pixel value {pixel_value}: {count} times")

最大值附近的值

import cv2
import numpy as np
import time
from collections import Counter
 
# 讀取圖像
image = cv2.imread('mask16.jpg')
 
 
# 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
area=gray_image.shape[0]*gray_image.shape[1]
print('shape',gray_image.shape)
# 將灰度圖像展平為一維數(shù)組
pixels = gray_image.flatten()
 
start=time.time()
# 使用 Counter 統(tǒng)計(jì)每個(gè)像素值的出現(xiàn)次數(shù)
pixel_counts = Counter(pixels)
 
most_commons = pixel_counts.most_common(10)
 
print('time',time.time()-start)
count=0
max_pixel=int(most_commons[0][0])
for ii, most_common in enumerate(most_commons):
    if abs(max_pixel- int(most_common[0]))<5:
        count+=most_common[1]
        print(most_common,count,count/len(pixels))
    else:
        print('ffffff',most_common[0])
print(count,count/len(pixels))

到此這篇關(guān)于使用Python統(tǒng)計(jì)相同像素值個(gè)數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python像素值內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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