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

2023-05-30 20:25:06 77 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

聚焦112Gb/s SerDes芯片的AN/LT端口自协商和链路学习，评估验证高速链路的信号质量并分析调优（400/800G高速以太网互联接口，AI加速卡网络RDMA性能测试，交换背板接口性能评估）在112G SerDes高速通道下的400G/800G高速以太网端口下，如何保障通信速率，验证SerDes的数据完整性和链路余量，自动协商（AN）和链路训练（LT）功能显得尤其重要，其在DAC、ACC、AEC铜缆连接或高速背板通信上，自动协商（AN）和链路训练（LT）的工作与否将决定高速链路传输质量的优劣。本文将系统的讨论介绍自动协商（AN）和链路训练（LT）的测试流程，其可以独立使用，也可以与teledynelecroy SierraNet M1288配合使用。阅读详情

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。

任务 2）将图片变成黑白图片，并用Python程序显示。

任务3）将图片左右翻转，并用Python程序显示。

任务4）将图片上下翻转，并用Python程序显示。

任务5）自己设想一种图片处理任务，描述清楚，并给出实现代码和程序显示图片结果。

四、将实验任务完成过程和结果，按任务顺序，发表博客

任务 1）未处理图片如下

from PIL import Image
im=Image.open("ye.jpg")
im.show()

任务 2）将图片变成黑白图片，并用Python程序显示。

import numpy as np
from PIL import Image
 
image = Image.open(r"C:\Users\15222\Desktop\c2fad11d-305f-471b-918f-7f9515656fa5.jpg")
 
im_array=np.array(image) #行,列,颜色
im = im_array[:,:,2]         #提取点的颜色分量   红0,绿1,蓝2
Image.fromarray(im).show()

任务3）将图片左右翻转，并用Python程序显示。

import numpy as np
from PIL import Image
 
image = Image.open(r"C:\Users\15222\Desktop\c2fad11d-305f-471b-918f-7f9515656fa5.jpg")
 
im_array=np.array(image) 
im = im_array[:,::-1,:]        
Image.fromarray(im).show()

任务4）将图片上下翻转，并用Python程序显示

import numpy as np
from PIL import Image
 
image = Image.open(r"C:\Users\15222\Desktop\c2fad11d-305f-471b-918f-7f9515656fa5.jpg")
 
im_array=np.array(image)
im = im_array[::-1,:,:]
Image.fromarray(im).show()

任务5）将图像像素值翻三倍后进行黑白处理

import numpy as np
from PIL import Image
 
image = Image.open(r"C:\Users\15222\Desktop\c2fad11d-305f-471b-918f-7f9515656fa5.jpg")
 
im_array=np.array(image)
print(im_array.shape)
new=im_array*5
new_image=new.astype(np.uint8)
# im = im_array[::-1,:,:]
change=new_image[:,:,2]
Image.fromarray(change).show()