Python PIL/Pillow：一个周期用于im.getdata（）的多个列表

我有这段代码，它分析一幅图像的所有像素值，并用欧几里德距离公式计算每种颜色是否最接近黑色或白色：

from PIL import Image
from math import sqrt
im=Image.open("7.jpg")
size=128,128
im.thumbnail(size)
colors=im.getdata()
darklist=[]
lightlist=[]
dark=0
light=0
for item in colors:
    if sqrt((item[0]-255)**2 + (item[1]-255)**2 + (item[2]-255)**2) < sqrt((item[0]-0)**2 + (item[1]-0)**2 + (item[2]-0)**2):
        lightlist.append(item)
        light+=1
    else:
        darklist.append(item)
        dark+=1
print ("Total light pixels=",light)
print ("Total dark pixels=",dark)

if len(darklist) > len(lightlist):
    print ("This image is DARK")
else:
    print ("This image is LIGHT")

从PIL导入图像
从数学导入sqrt
im=Image.open（“7.jpg”）
尺寸=128128
im.缩略图（大小）
colors=im.getdata（）
暗列表=[]
lightlist=[]
暗=0
灯光=0
对于颜色的项目：
如果sqrt（（项目[0]-255）**2+（项目[1]-255）**2+（项目[2]-255）**2）len（亮列表）：
打印（“此图像为黑色”）
其他：
打印（“此图像很轻”）

现在，我正试图以一种方式扩展这段代码，自动获取文件夹中的所有图像，将它们转换为缩略图，并使用相同的公式逐个分析它们

在多次尝试缩进后编辑，我写了以下内容：

import glob, os
from PIL import Image
from math import sqrt
darklist=[]
lightlist=[]
dark=0
light=0
happylist=[]
sadlist=[]
size=128,128
for infile in glob.glob("*.jpg"):
    im=Image.open(infile)
    im.thumbnail(size)
    file, ext = os.path.splitext(infile)
    im = Image.open(infile)
    im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
    im.save(file + ".thumbnail", "JPEG")
for infile in glob.glob("*.thumbnail"):
    im=Image.open(infile)
    colors=im.getdata()
    for item in colors:
        if sqrt((item[0]-255)**2 + (item[1]-255)**2 + (item[2]-255)**2) < sqrt((item[0]-0)**2 + (item[1]-0)**2 + (item[2]-0)**2):
            lightlist.append(item)
            light+=1
        else:
            darklist.append(item)
            dark+=1
    print ("Total light pixels=",light)
    print ("Total dark pixels=",dark)
    if len(darklist) > len(lightlist):
        print ("This image is DARK")
    else:
        print ("This image is LIGHT")

导入全局操作系统
从PIL导入图像
从数学导入sqrt
暗列表=[]
lightlist=[]
暗=0
灯光=0
快乐列表=[]
sadlist=[]
尺寸=128128
对于填充到glob.glob（“*.jpg”）：
im=图像。打开（内嵌）
im.缩略图（大小）
文件，ext=os.path.splitext（infle）
im=图像。打开（内嵌）
im.缩略图（大小、图像、抗锯齿）
im.save（文件+“.缩略图”，“JPEG”）
对于填充在glob.glob（“*.缩略图”）：
im=图像。打开（内嵌）
colors=im.getdata（）
对于颜色的项目：
如果sqrt（（项目[0]-255）**2+（项目[1]-255）**2+（项目[2]-255）**2）len（亮列表）：
打印（“此图像为黑色”）
其他：
打印（“此图像很轻”）

使用这段代码，我现在有7个不同的输出（文件夹中的每个图像一个输出），但我注意到，在计算每个图像的像素数时，数字并没有加起来。也许黑名单、光名单和他们的计数器有问题

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我的一般问题是：如何将欧几里德距离公式应用于文件夹中的每个图像？现在我有7个，但我可以有更多..

对于第二个循环，您可以执行类似的操作，一次对所有像素进行操作（但您仍然必须分别循环每个图像）：

将numpy导入为np
导入glob
对于填充在glob.glob（“*.缩略图”）：
im=图像。打开（内嵌）
data=np.array（im.getdata（））
结果=np.sqrt（（数据[…，0]-255）**2+（数据[…，1]-255）**2+
（数据[…，2]-255）**2）

我发现了一个问题：似乎lightlist、darklist及其计数器必须写在

for item in colors

循环的前面，而不是写在所有循环的顶部。

您的问题不清楚：您猜测它同时处理所有值，或者这是您想要的吗？你只是想确认你的猜测吗？你考虑过使用numpy吗？当我调用im.getdata（）并询问len（im.getdata（））时，我的输出是：

16384 16384（x7）

这是7个列表，每个列表包含16384个项目（每个图像中的像素数）我现在想把我的公式按顺序应用到每个列表中，这样我就有了7个输出，比如：

Total light pixels=*Total dark pixels=*这张图像是暗的（或亮的）

希望我现在更清楚了：）“所以我需要一种方法来分析所有这些图像，而不必逐个打开它们…”我不明白：你已经有了缩略图（毕竟，你只是创建了它们）；为什么要重新打开它们？我不明白为什么

im.getdata（）

会给你7个列表：3个或4个有意义，每个颜色/alpha通道一个。您将分别在每个图像上循环（

for infle in glob.glob（…）

），从而分别打开每个图像，因此

im.getdata（）

仅返回一个图像的数据。我用实际代码编辑了我的问题，因此您可以重现它。我现在没有numpy，我会安装它并试一试！

import numpy as np
import glob
for infile in glob.glob("*.thumbnail"):
    im=Image.open(infile)
    data = np.array(im.getdata())
    result = np.sqrt((data[..., 0] - 255)**2 + (data[..., 1] - 255)**2 +
                     (data[..., 2] - 255)**2)
    <etc>