如何在python中将所有图像像素打印到数组中
我要将所有图像像素打印到阵列中如何在python中将所有图像像素打印到数组中,python,image-processing,Python,Image Processing,我要将所有图像像素打印到阵列中 print(image[:,:,0]) 结果: [[ 56 62 91 ..., 75 93 118] [ 84 71 80 ..., 75 71 88] [106 74 100 ..., 87 76 80] ..., [ 72 60 48 ..., 79 78 58] [ 66 86 94 ..., 91 89 92] [143 109 82 ..., 28 26 26]] 使用PIL im
print(image[:,:,0])
[[ 56 62 91 ..., 75 93 118]
[ 84 71 80 ..., 75 71 88]
[106 74 100 ..., 87 76 80]
...,
[ 72 60 48 ..., 79 78 58]
[ 66 86 94 ..., 91 89 92]
[143 109 82 ..., 28 26 26]]
im = Image.open("image.BMP")
pixels = list(im.getdata())
print(pixels)
(120, 120, 120), (116, 116, 116), (95, 95, 95), (113, 113, 113), (102, 102, 102), (95, 95, 95), (80, 80, 80), (87, 87, 87), (85, 85, 85), (61, 61, 61), (64, 64, 64), (104, 104, 104), (119, 119, 119),.........
(104, 104, 104), (119, 119, 119),......
打印得更整洁 假设第一个在引擎盖下使用numpy，则使用来控制输出 简单的例子： 代码： 输出：
[[ 42 117 61 ... 185 136 218]
[104 217 154 ... 56 178 215]
[152 124 164 ... 230 195 91]
...
[ 76 105 191 ... 194 248 229]
[228 33 100 ... 173 0 22]
[242 216 128 ... 174 134 94]]
[[ 42 117 61 46 194 238 153 196 93 70 140 73 202 188 57 57 82 149 49 125 30 209 158 155 213 224 244 24 246 185 136 218]
[104 217 154 229 82 243 40 67 98 125 28 14 230 104 174 124 142 124 66 3 109 55 48 69 226 178 229 239 77 56 178 215]
[152 124 164 223 24 253 215 100 84 250 2 43 82 62 28 89 21 144 196 195 194 230 232 120 182 15 48 136 81 230 195 91]
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[217 175 51 207 211 143 186 69 243 121 44 95 241 227 126 250 184 169 92 87 198 220 178 224 145 8 222 177 12 126 232 46]
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[ 86 155 194 13 112 190 104 172 92 15 210 96 29 130 77 215 97 5 57 251 236 33 246 234 144 230 244 164 167 72 50 204]
[163 88 188 11 61 75 196 239 68 88 241 48 144 172 57 186 107 227 88 147 37 174 125 253 17 155 177 49 156 93 56 225]
[200 58 127 87 228 80 70 150 202 217 170 235 246 13 247 158 102 108 22 134 100 161 208 170 166 100 38 74 166 253 16 66]
[ 65 233 34 17 27 90 171 142 27 48 28 218 79 179 31 137 132 130 189 26 166 16 84 190 126 172 2 10 110 204 207 69]
[ 38 237 55 52 17 245 199 110 118 226 46 106 15 67 169 58 216 157 123 194 100 82 91 174 60 108 75 21 39 147 88 249]
[ 76 105 191 183 241 73 121 131 30 88 127 213 121 210 37 7 59 106 172 237 58 241 21 35 65 193 103 5 11 194 248 229]
[228 33 100 153 247 82 233 167 135 140 158 194 149 176 202 88 34 141 123 88 117 231 191 32 231 234 141 244 66 173 0 22]
[242 216 128 97 184 52 251 160 23 243 138 96 199 204 85 52 168 184 173 99 216 229 28 182 114 95 32 5 187 174 134 94]]
谢谢你的回答。您知道如何将数字保存到文本或excel中吗？请查看（足够用于csv类任务）和更一般的条目。对于excel，您需要一些第三方库。不是我喜欢的，但在这种情况下，我会建议你看看用了什么（考虑到可用的候选人，这可能是一个很好的决定）。谢谢，实际上np.savetxt对我有效，但我得到一个错误值error:无法将504273大小的数组重塑为形状（407413）。您知道如何修复它吗？这与此问题无关，而且范围太广。先做一些基础的numpy研究。学习如何阅读他们的文档。为什么它不工作的答案是：407*413=86691！=504273它甚至不是一个倍数（例如，当人们丢弃颜色通道时为3），所以你犯了一些严重的错误。但是。。。完全离题了。
import numpy as np
x = np.random.randint(0, 255, size=(32, 32))
print(x)
np.set_printoptions(threshold=np.inf, linewidth=140)
print(x)
[[ 42 117 61 ... 185 136 218]
[104 217 154 ... 56 178 215]
[152 124 164 ... 230 195 91]
...
[ 76 105 191 ... 194 248 229]
[228 33 100 ... 173 0 22]
[242 216 128 ... 174 134 94]]
[[ 42 117 61 46 194 238 153 196 93 70 140 73 202 188 57 57 82 149 49 125 30 209 158 155 213 224 244 24 246 185 136 218]
[104 217 154 229 82 243 40 67 98 125 28 14 230 104 174 124 142 124 66 3 109 55 48 69 226 178 229 239 77 56 178 215]
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[148 40 78 97 246 101 179 41 60 32 160 200 237 153 97 195 84 66 123 42 216 244 155 110 57 145 129 89 96 41 108 200]
[104 116 130 75 131 177 54 19 139 105 48 99 161 49 90 251 186 140 203 246 91 179 190 89 121 78 234 44 195 115 68 151]
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[112 250 32 77 122 45 118 189 8 182 16 126 250 231 45 80 93 104 175 188 203 145 60 12 199 103 162 94 107 229 155 116]
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[200 58 127 87 228 80 70 150 202 217 170 235 246 13 247 158 102 108 22 134 100 161 208 170 166 100 38 74 166 253 16 66]
[ 65 233 34 17 27 90 171 142 27 48 28 218 79 179 31 137 132 130 189 26 166 16 84 190 126 172 2 10 110 204 207 69]
[ 38 237 55 52 17 245 199 110 118 226 46 106 15 67 169 58 216 157 123 194 100 82 91 174 60 108 75 21 39 147 88 249]
[ 76 105 191 183 241 73 121 131 30 88 127 213 121 210 37 7 59 106 172 237 58 241 21 35 65 193 103 5 11 194 248 229]
[228 33 100 153 247 82 233 167 135 140 158 194 149 176 202 88 34 141 123 88 117 231 191 32 231 234 141 244 66 173 0 22]
[242 216 128 97 184 52 251 160 23 243 138 96 199 204 85 52 168 184 173 99 216 229 28 182 114 95 32 5 187 174 134 94]]