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Python怎么对图像进行量化处理？Python中如何实现图像量化

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有稍微了解过python图像处理机制的小伙伴就会知道 ， 任何存储在计算机上面的数码图像它都是由一个个像素点组成的 ， 而这个像素点本质上来说就是二进制的数组对象 。而图像量化就是对图像本身的一种数值处理 ， 下文会来详细的给大家介绍一下python图像量化的相关知识 。
【Python怎么对图像进行量化处理？Python中如何实现图像量化】

Python怎么对图像进行量化处理？Python中如何实现图像量化

文章插图
一、什么是图像量化
一个数码图像就它本身来说是可以通过不同的模式进行转换的 ， 大家平常看到的图像就是带有色彩的RGB模式 。但是在对图形进行深度处理的时候就需要将其转为只有黑白二色的灰度图 ， 而灰度值表示的就是图片的清晰和模糊程度 。
讲到这里大家应该就是对图像量化有了一些认知 ， 图像量化是通过将灰度图的坐标幅度值离散化来让其经过多个区间变化之后到达某个特定值的方法 。而图像的量化等级越高 ， 就表示它质量越好、清晰度也是不断提升的 。反之就是图像质量低 ， 图像量化的作用就是提高或降低图像清晰度 。
二、python实现图像量化
在看了以上关于图像量化的知识点之后 ， 要在python内实现图像量化就非常简单了 。只需要将图片在python中打开 ， 然后获取到它的长和宽 。再使用for循环去迭代这个图片 ， 然后将它转为八位图像再根据量化等级进行处理就行 ， 代码如下所示：
import cv2  import numpy as np  import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('lena-hd.png')height = img.shape[0]width = img.shape[1]new_img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)for i in range(height):    for j in range(width):        for k in range(3):            if img[i, j][k] < 128:                gray = 0            else:                gray = 128            new_img[i, j][k] = np.uint8(gray)cv2.imshow("src", img)以上就是关于“Python怎么对图像进行量化处理？Python中如何实现图像量化”的全部内容了 ， 希望对你有所帮助 。

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