2023（春）Python程序设计作业4：Numpy 和 Pillow在图像处理中的应用

[软工212-482-周俊泉]

一、实验题目

     Numpy 和 Pillow在图像处理中的应用

二、实验目的

1） 掌握Numpy的基本应用

2）掌握 Pillow的简单用法

三、实验任务

任务 1）从以下网站：南通大学[学校掠影](https://www.ntu.edu.cn/77/list.htm）任选一副图片下载，用Python程序显示原始图片。

为了方便，我直接放在了项目之中

引用代码为：

from PIL import Image
import numpy as np
# 打开图片
img = Image.open('Nightday.jpg')
img_array = np.array(img)

 任务 2）将图片变成黑白图片，并用Python程序显示。

# 将 RGB 图像转换为灰度图像
gray_img_array = np.dot(img_array[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])

# 将 numpy 数组转换回图像并显示
gray_img = Image.fromarray(gray_img_array.astype('uint8'))
gray_img.show()

运行效果为：

 任务3）将图片左右翻转，并用Python程序显示。

# 左右翻转图像
flipped_img_array = img_array[:, ::-1]

# 将 numpy 数组转换回图像并显示
flipped_img = Image.fromarray(flipped_img_array)
flipped_img.show()

运行效果：

任务4）将图片上下翻转，并用Python程序显示。 

# 上下翻转图像
flipped_img_array = img_array[::-1]

# 将 numpy 数组转换回图像并显示
flipped_img = Image.fromarray(flipped_img_array)
flipped_img.show()

运行效果：

任务5 将图片亮度增强50%

# 调整图像亮度
bright_img_array = img_array * 1.5

# 将 numpy 数组转换回图像并显示
bright_img = Image.fromarray(np.clip(bright_img_array, 0, 255).astype('uint8'))
bright_img.show()

 

四、将实验任务完成过程和结果，按任务顺序，发表博客