Python 如何仅分析图像的一部分？

我想分析图像的一个特定部分，作为一个例子，我想集中在右下角的200x200部分，并计算所有黑色像素，到目前为止我有：

im1 = Image.open(path)
rgb_im1 = im1.convert('RGB')
for pixel in rgb_im1.getdata():

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您可以尝试将图像裁剪到所需的特定部分：-

img = Image.open(r"Image_location")
x,y = img.size
img = img.crop((x-200, y-200, x, y))

上面的代码获取输入图像，并将其裁剪到右下角200x200像素。（确保图像尺寸大于200x200，否则将发生错误）

原始图像：-

裁剪后的图像：-

你可以使用这个裁剪图像来计算黑色像素的数量，这取决于你的用例，你认为它是一个强>黑<强>像素（一个离散值（如0, 0, 0）或一个范围/阈值（0，15，0，15，0—15））。

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p.S.：-最终图像的尺寸始终为200x200像素。

虽然您可以通过裁剪和一对

循环来实现这一点，但这非常缓慢，也不理想

from PIL import Image
img = Image.open("ImageName.jpg")
crop_area = (a,b,c,d)
cropped_img = img.crop(crop_area)

我建议您使用Numpy，因为它非常普遍，功能非常强大，速度非常快

这是一个400x300黑色矩形，带有1像素的红色边框：


样本输出

Black pixel total: 39601


是的，您可以将其缩短，例如：

h, w = 200,200 
im = np.array(Image.open('image.png'))
black = h*w - np.count_nonzero(ni[-h:,-w:])


如果您想调试它，您可以将ROI制作成一个PIL图像，然后显示。因此，在您获得投资回报率后，只需在任何地方使用这一行：

# Display image to check
Image.fromarray(ROI).show()

回答得好。这一天没什么想法。。。如果你对你喜欢的问题进行投票，这会鼓励更多的问题，这意味着我们都可以学到更多，也意味着OP有足够的分数来投票并接受你的答案。向上投票是免费的，并鼓励好东西：-）谢谢，告诉我这个信息。我非常感谢。我期待着以后做你提到的事情
# Display image to check
Image.fromarray(ROI).show()