Usando o Pillow (que funciona com o Python 3.X e o Python 2.7+), você pode fazer o seguinte:
from PIL import Image
im = Image.open('image.jpg', 'r')
width, height = im.size
pixel_values = list(im.getdata())
Agora você tem todos os valores de pixel. Se é RGB ou outro modo pode ser lido por im.mode
. Então você pode obter pixels (x, y)
por:
pixel_values[width*y+x]
Como alternativa, você pode usar Numpy e remodelar a matriz:
>>> pixel_values = numpy.array(pixel_values).reshape((width, height, 3))
>>> x, y = 0, 1
>>> pixel_values[x][y]
[ 18 18 12]
Uma solução completa e simples de usar é
# Third party modules
import numpy
from PIL import Image
def get_image(image_path):
"""Get a numpy array of an image so that one can access values[x][y]."""
image = Image.open(image_path, "r")
width, height = image.size
pixel_values = list(image.getdata())
if image.mode == "RGB":
channels = 3
elif image.mode == "L":
channels = 1
else:
print("Unknown mode: %s" % image.mode)
return None
pixel_values = numpy.array(pixel_values).reshape((width, height, channels))
return pixel_values
image = get_image("gradient.png")
print(image[0])
print(image.shape)
Fumaça testando o código
Você pode estar incerto sobre a ordem da largura / altura / canal. Por esse motivo, criei este gradiente:
A imagem tem uma largura de 100px e uma altura de 26px. Tem um gradiente de cor que vai de #ffaa00
(amarelo) a #ffffff
(branco). A saída é:
[[255 172 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 172 5]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 4]
[255 172 5]
[255 171 5]
[255 171 5]
[255 172 5]]
(100, 26, 3)
Coisas a serem observadas:
- A forma é (largura, altura, canais)
- A
image[0]
, portanto, a primeira linha, tem 26 triplos da mesma cor