Python 如何更改图像中某个区域的灰度值？

我是Python新手，不知道如何解决这个问题

我要做的是拍摄一张黑白图像，将边缘（x像素厚）的值从255更改为其他灰度值

我需要对文件夹中的一组png图像执行此操作。所有图像都是几何图形（大部分是直线的组合），没有疯狂的曲线或图案。使用Python3

请检查图片

典型的文件如下所示：

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我想这就是你想要的。这些评论应该很好地解释了我的想法：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter
from skimage.morphology import dilation, square

# Open input image and ensure it is greyscale
image = Image.open('XYbase.png').convert('L')

# Find the edges
edges = image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

# Convert edges to Numpy array and dilate (fatten) with our square structuring element
selem = square(6)
fatedges = dilation(np.array(edges),selem)

# Make Numpy version of our original image and set all fatedges to brightness 128
imnp = np.array(image)
imnp[np.nonzero(fatedges)] = 128

# Convert Numpy image back to PIL image and save
Image.fromarray(imnp).save('result.png')

因此，如果我从这张图片开始：

（中间）边如下所示：

我得到的结果是：

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如果希望轮廓更胖/更薄，请在以下位置增加/减少

6

：

selem = square(6)

imnp[np.nonzero(fatedges)] = 128

如果希望轮廓更亮/更暗，请在以下位置增加/减少

128

：

selem = square(6)

imnp[np.nonzero(fatedges)] = 128

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关键词：图像、图像处理、肥胖、变厚、轮廓、痕迹、边缘、高光、Numpy、PIL、枕头、边缘、边缘、形态学、结构元素、略读、scikit图像、侵蚀、侵蚀、扩张、扩张。

我可以用更简单的方式解释你的问题，所以我想我也应该回答这个更简单的问题。也许你的形状周围已经有了灰色的边缘（比如你共享的Google drive文件），你只是想把所有既不是黑色也不是白色的像素换成不同的颜色——而它们是边缘这一事实是无关紧要的。这要容易得多：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Open input image and ensure it is greyscale
image = Image.open('XYBase.png').convert('L')

# Make Numpy version
imnp = np.array(image)

# Set all pixels that are neither black nor white to 220
imnp[(imnp>0) & (imnp<255)] = 220

# Convert Numpy image back to PIL image and save
Image.fromarray(imnp).save('result.png')

#/usr/bin/env蟒蛇3
将numpy作为np导入
从PIL导入图像
#打开输入图像并确保其为灰度
image=image.open（'XYBase.png'）。convert（'L'））
#制作Numpy版本
imnp=np.array（图像）
#将所有非黑白像素设置为220
imnp[（imnp>0）和（IMNP谢谢马克。我意识到我的问题问得不恰当。图像不会总是正方形。有时它也会是L形图像。我编辑了原始帖子来显示它。事实上，我想你又把我弄进去了！你在谷歌硬盘上提供的示例图像在形状周围已经有一个灰色边框-与你在没有边框的e问题。代码是在假设白色形状周围没有初始灰色边框的情况下编写的。哈哈，对不起。我上传了错误的图像。非常感谢Mark，这正是我所需要的。我只需稍微更改一下，然后添加批处理代码。我真的很感谢你的帮助。很酷-很高兴我们加入了结束。祝你的项目好运！