Python 如何使用枕头'；s Image.load（）函数

我想根据某些像素值创建一个遮罩。例如：B>200的每个像素

Image.load（）方法似乎正是我用这些值标识像素所需要的，但我似乎不知道如何获取所有这些像素并从中创建遮罩图像

R，G，B=0,1,2
像素=self.input_image.get_value（）.load（）
宽度，高度=自身。输入图像。获取值（）。大小
对于范围（0，高度）内的y：
对于范围内的x（0，宽度）：
如果像素[x，y][B]>200：
打印（“%s-%s”的蓝色大于200”%（x，y））
``

多亏了马克·塞切尔（Mark Setchell）的回复，我制作了一个与我的图像大小相同的numpy数组，并用零填充，从而解决了这个问题。然后，对于B>200的每个像素，我将数组中的对应值设置为255。最后，我以与输入图像相同的模式将numpy数组转换为PIL图像

            R, G, B = 0, 1, 2

            pixels = self.input_image.get_value().load()
            width, height = self.input_image.get_value().size
            mode = self.input_image.get_value().mode

            mask = np.zeros((height, width))

            for y in range(0, height):
                for x in range(0, width):
                    if pixels[x, y][2] > 200:
                        mask[y][x] = 255

            mask_image = Image.fromarray(mask).convert(mode)

---

我的意思是让您避免使用

for

循环，而只使用Numpy。因此，从这张图片开始：

如果要使遮罩像素为黑色，请使用：

ni[blues] = 0
Image.fromarray(ni).save('result.png')

---

您可以针对以下范围进行更复杂的复合测试：

#!/usr/bin/env python3

from PIL import Image
import numpy as np

# Open image
im = Image.open('colorwheel.png')

# Make Numpy array
ni = np.array(im)

# Mask pixels where 100 < Blue < 200
blues = ( ni[:,:,2]>100 ) & (ni[:,:,2]<200)

# Save logical mask as PNG
Image.fromarray((blues*255).astype(np.uint8)).save('result.png')

---

看看这里。。。谢谢你，那正是我想要的！是的，我完全误解了你在另一个问题上的回答。谢谢你的澄清！这确实比循环快得多。如何扩展以在多个通道中以及在特定值之间更改像素？例如，10>R>50 10>G>100 50>B>200的每个像素

#!/usr/bin/env python3

from PIL import Image
import numpy as np

# Open image
im = Image.open('colorwheel.png')

# Make Numpy array
ni = np.array(im)

# Mask pixels where 100 < Blue < 200
blues = ( ni[:,:,2]>100 ) & (ni[:,:,2]<200)

# Save logical mask as PNG
Image.fromarray((blues*255).astype(np.uint8)).save('result.png')

bluesHi = ni[:,:,2] > 200 
redsLo  = ni[:,:,0] < 50

mask = np.logical_and(bluesHi,redsLo)