当前位置: 首页 > news >正文

python 统计相同像素值个数

目录

python 统计相同像素值个数

最大值附近的值


python 统计相同像素值个数

import cv2
import numpy as np
import time
from collections import Counter# 读取图像
image = cv2.imread('mask16.jpg')# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)area=gray_image.shape[0]*gray_image.shape[1]
print('shape',gray_image.shape)
# 将灰度图像展平为一维数组
pixels = gray_image.flatten()start=time.time()
# 使用 Counter 统计每个像素值的出现次数
pixel_counts = Counter(pixels)most_commons = pixel_counts.most_common(10)print('time',time.time()-start)
count=0
for most_common in most_commons:count+=most_common[1]print(most_common,count,count/len(pixels))
print(count,count/len(pixels))
# 打印每个像素值及其出现次数
# for pixel_value, count in pixel_counts.items():
#     print(f"Pixel value {pixel_value}: {count} times")

最大值附近的值

import cv2
import numpy as np
import time
from collections import Counter# 读取图像
image = cv2.imread('mask16.jpg')# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)area=gray_image.shape[0]*gray_image.shape[1]
print('shape',gray_image.shape)
# 将灰度图像展平为一维数组
pixels = gray_image.flatten()start=time.time()
# 使用 Counter 统计每个像素值的出现次数
pixel_counts = Counter(pixels)most_commons = pixel_counts.most_common(10)print('time',time.time()-start)
count=0
max_pixel=int(most_commons[0][0])
for ii, most_common in enumerate(most_commons):if abs(max_pixel- int(most_common[0]))<5:count+=most_common[1]print(most_common,count,count/len(pixels))else:print('ffffff',most_common[0])
print(count,count/len(pixels))

http://www.lryc.cn/news/525422.html

相关文章:

  • 蓝卓“1+2+N”智慧工厂架构,让工业智能更简单
  • 12、MySQL锁相关知识
  • 某大厂一面:HashMap 的put方法具体做了哪些操作
  • WPF基础 | 深入 WPF 事件机制:路由事件与自定义事件处理
  • 精选100+套HTML可视化大屏模板源码素材
  • 如何使用Python爬虫按关键字搜索AliExpress商品:代码示例与实践指南
  • No.36 学习 | Python 函数:从基础到实战
  • Unity常用特性(Attribute)用法
  • VUE对接deepseekAPI调用
  • 【Postman 接口测试】接口测试基础知识
  • 谷粒商城——商品服务-三级分类
  • 视觉语言模型 (VLMs):跨模态智能的探索
  • HarmonyOS NEXT:华为分享-碰一碰开发分享
  • 宝塔Linux+docker部署nginx出现403 Forbidden
  • 软件测试丨Redis 的数据同步策略以及数据一致性保证
  • C语言-运算符
  • 困境如雾路难寻,心若清明步自轻---2024年创作回顾
  • 表格标签基本使用
  • 【学术会议论文投稿】深度解码:机器学习与深度学习的界限与交融
  • 使用printmap()函数来打印地图
  • MyBatis Plus 的 InnerInterceptor:更轻量级的 SQL 拦截器
  • Java复习第四天
  • docker 安装 mysql 详解
  • 本地Ubuntu轻松部署高效性能监控平台SigNoz与远程使用教程
  • 防火墙的会话并发数、端口数量及其关系‌
  • 随机变量的变量替换——归一化流和直方图规定化的数学基础
  • Java春招面试指南前言
  • 【技术洞察】2024科技绘卷:浪潮、突破、未来
  • 为AI聊天工具添加一个知识系统 之54 为事务处理 设计 基于DDD的一个 AI操作系统 来处理维度
  • 【数据结构】二分查找