多幅RGB图像中值的有效求取方法

Question

我用Python编写了一个脚本，在这个脚本中，我想找到一些相同维度的图像的中值。也就是说，我不想在位置[x，y]上取所有（红、绿、蓝）像素，并用它们的中值构造一个新的图像。在

我当前的方法使用Python-PIL（图像库），但是它非常慢！我非常喜欢使用OpenCV（cv2）接口，因为它将每个图像直接作为numpy数组加载。然而，当我堆叠维度为（25601920,3）的x图像时，索引总是出错。有什么帮助吗？在

我目前使用PIL的低效代码如下：

from PIL import Image, ImageChops,ImageDraw,ImageFilter,cv
import sys,glob,sys,math,shutil,time,os, errno,numpy,string
from os import *

inputs = ()
path = str(os.getcwd())
BGdummyy=0
os.chdir(path)
for files in glob.glob("*.png"):
    inputs = inputs + (str(str(files)),)
BGdummy=0
for file in inputs:
    BGdummy=BGdummy+1
    im = cv.LoadImage(file)
    cv.CvtColor( im, im, cv.CV_BGR2RGB )
    img = Image.fromstring("RGB", cv.GetSize(im), im.tostring())
    vars()["file"+str(BGdummy)] = img.load()
imgnew = Image.new("RGB", (2560,1920))
pixnew = imgnew.load()
for x in range(2560):
    for y in range(1920):
        R=[];G=[];B=[];
        for z in range(len(inputs)):
            R.append(vars()["file"+str(z+1)][x,y][0])
            G.append(vars()["file"+str(z+1)][x,y][1])
            B.append(vars()["file"+str(z+1)][x,y][2])
        R = sorted(R)
        G = sorted(G)
        B = sorted(B)
        mid = int(len(inputs)/2.)
        Rnew = R[mid]
        Gnew = G[mid]
        Bnew = B[mid]
        pixnew[x,y] = (Rnew,Gnew,Bnew)
    BGdummyy = BGdummyy+1
imgnew.save("NewBG.png")

Answer 1

我将演示如何用5个大小为（3，3，3）的小数组来实现它。在

首先，我将创建5个数组，然后将它们保存在一个列表X中。（我在一行里做）

X = [a,b,c,d,e] = [np.random.randint(0,255,(3,3,3)) for i in xrange(5)]

接下来，将每个图像展平成一行。所以早些时候你的形象会是

^{pr2}$

这将变为[R1 G1 B1 R2 G2 B2 R3 G3 B3......... R9 G9 B9]。然后将所有这些平展的图像堆叠起来形成一个大的二维数组。在这个数组中，您可以看到，所有第一个红色像素都出现在第一列中，依此类推。然后你可以简单地申请np.中值为了这个。在

Y = np.vstack((x.ravel() for x in X))

我把每一张图片都涂上肥皂，然后叠起来。在我的例子中，Y是一个大小为5x27的数组（一个图像的行数、列数和像素数）

现在我找到这个Y的中间值，并将其重塑为原始图像形状：

Z = np.median(Y,axis = 0)
Z = np.uint8(Z.reshape(a.shape))

完成了。在

为了确保它能正常工作，让我们检查任意像素的值，比如Z[0,1,2]：

In [50]: G1 = [x[0,1,2] for x in X]

In [51]: G1
Out[51]: [225, 65, 26, 182, 51]

In [52]: Z[0,1,2]
Out[52]: 65.0

是的，数据是正确的。在