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Pillowライブラリを使用して、画像内の各バンドのすべてのピクセルの中央値を計算します

このプログラムでは、Pillowライブラリを使用して、各チャネルのすべてのピクセルのMEDIANを計算します。画像には合計3つのチャネルがあるため、3つの値のリストが表示されます。

元の画像

Pillowライブラリを使用して、画像内の各バンドのすべてのピクセルの中央値を計算します

アルゴリズム

Step 1: Import the Image and ImageStat libraries.
Step 2: Open the image.
Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class.
Step 4: Print the median of the pixels.

サンプルコード

from PIL import Image, ImageStat
im = Image.open('image_test.jpg')
stat = ImageStat.Stat(im)
print(stat.median)

出力

[41, 43, 40]

  1. Pillowライブラリを使用して、画像内の各バンドのすべてのピクセルの平均を計算する

    このプログラムでは、Pillowライブラリを使用して各チャネルのすべてのピクセルの平均を計算します。画像には合計3つのチャネルがあるため、3つの値のリストが表示されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import the Image and ImageStat libraries. Step 2: Open the image. Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class. Step 4: Print the mean of the pixels. サンプルコード from PIL im

  2. OpenCV関数blur（）を使用して画像をぼかす

    このプログラムでは、opencv関数blur（）を使用して画像をぼかします。 アルゴリズム Step 1: Import OpenCV. Step 2: Import the image. Step 3: Set the kernel size. Step 4: Call the blur() function and pass the image and kernel size as parameters. Step 5: Display the results. 元の画像 サンプルコード import cv2 image = cv2.imread("testimage.jp