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这是一张灵异事件图。。。开个玩笑，这就是一张普通的图片。

毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。

在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清理是在数据库、表、文本等中进行。这是如何对图片进行处理的呢？我们将看到图片是怎么存储在硬盘中的，同时我们可以通过使用基本的操作来处理图片。

导入图片

在python中导入图片是非常容易的。下面的代码就是python如何导入代码的:

代码解释：

这幅图片有一些颜色和许多像素组成，为了形象这幅图片是如何存储的，把每一个像素想象成矩阵中的每一个元素。现在这些元素包含三个不同的密度信息，分别为颜色红、绿、蓝(RGB)。所以一个RGB的图片就变成了三维的矩阵。每一个数字就是颜色的密度(RGB)

让我们来看看一些转化：

就像你在上面看到的一样，我们对三个颜色维度进行了一些操作转变。黄色不是一种直接表示的颜色，它是红色和绿色的组合色。我们通过设置其他颜色密度值为零而得到了这些变化。

将图像转换为二维矩阵

处理图像的三维色有时可能是很复杂和冗余的。如果我们压缩图像为二维矩阵，在特征提取后,它将变得更简单。这是通过灰度图像或二值化(Binarizing)图像。当图片显示为不同灰色强度组合时灰度图像比二值化(Binarizing)图像颜色更加饱满,而二值化(binarzing)只是简单的构建一个充满0和1的二维矩阵而已。

本文标签： 特征详解图像图片处理Python

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