python的rgb函数,python处理颜色rgb

python如何讲一个矩阵画成RGB图像

你可以用scipy包的misc.imsave函数，下面是示例代码

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随机生成一个600X800X3的矩阵，然后写入图片

import numpy as np

from scipy.misc import imsave

x = np.random.random((600,800,3))

imsave('meelo.jpg', x)

python已知rgb，如何转为颜色

转为16进制就是分别把红绿蓝三种颜色的色值转为十六进制，前面加个井号

python用RGB给EXCEL单元格添加背景色？

#Win32#打开EXCELWinApp = win32com.client.DispatchEx('Excel.Application')#要处理的excel文件路径#out.file是文件 绝对路径WinBook = WinApp.Workbooks.Open(out_file) #要处理的excel页WinSheet = WinBook.Worksheets('Sheet1') #单元格添加颜色WinSheet.Cells(1, 1).Interior.ColorIndex = 3#或者Range("A1") WinSheet.Range("A1").Interior.ColorIndex = 3 #3=红色,不同的值代表不同的颜色,可以去查看msdn vba 文档,这就不详细说了 #再是RGB调色方式#Cells 和 Range都可以,Range可以选择一大片区域WinSheet.Cells(1, 1).Interior.Color = RGB(0, 0, 255) #或WinSheet.Range("A1").Interior.Color = RGB(255, 0, 255) #字体的颜色也是一样WinSheet.Cells(1, 1).Font.ColorIndex = 3WinSheet.Cells(1, 1).Font.Color = RGB(0, 0, 255)

如何用python分别提取出某个像素的rgb值并写入一个一行三列的数组中。

可以使用 Python Image Library 做，load() 函数会返回一个对象，这个对象我们可以把它当作一个二维数组对待，而数组中存放的就是点的 RGB 值，可以很容易地访问到任何像素点的 RGB 值：

from PIL import Image

# 可以支持很多种图片格式.

im = Image.open("your_picture.jpg") 

pix = im.load()

# 获得图片的尺度，可以用于迭代

print im.size 

# 获得某个像素点的 RGB 值，像素点坐标由 [x, y] 指定

print pix[x,y] 

# 设置 [x, y] 点的 RGB 的值为 value 

pix[x,y] = value

怎么用python显示一张图片

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 显示图片

复制代码

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

import numpy as np

lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png

# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理

lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 显示图片

plt.axis('off') # 不显示坐标轴

plt.show()

复制代码

2. 显示某个通道

复制代码

# 显示图片的第一个通道

lena_1 = lena[:,:,0]

plt.imshow('lena_1')

plt.show()

# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：

plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

plt.show()

img = plt.imshow('lena_1')

img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

plt.show()

复制代码

3. 将 RGB 转为灰度图

matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：

复制代码

def rgb2gray(rgb):

return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(lena)

# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

plt.axis('off')

plt.show()

复制代码

4. 对图像进行放缩

这里要用到 scipy

复制代码

from scipy import misc

lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数，则为百分比，如果是tuple，则为输出图像的尺寸

plt.imshow(lena_new_sz)

plt.axis('off')

plt.show()

复制代码

5. 保存图像

5.1 保存 matplotlib 画出的图像

该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。

plt.imshow(lena_new_sz)

plt.axis('off')

plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 将 array 保存为图像

from scipy import misc

misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

5.3 直接保存 array

读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失

np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy

img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

二、PIL

1. 显示图片

from PIL import Image

im = Image.open('lena.png')

im.show()

2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

im_array = np.array(im)

# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

3. 保存 PIL 图片

直接调用 Image 类的 save 方法

from PIL import Image

I = Image.open('lena.png')

I.save('new_lena.png')

4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：

import matplotlib.image as mpimg

from PIL import Image

lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1

im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

im.show()

5. RGB 转换为灰度图

from PIL import Image

I = Image.open('lena.png')

I.show()

L = I.convert('L')

L.show()

turtle.seth(-40)是什么意思？

turtle.seth(angle):是set head的缩写，意思是设置海龟的方向。它只改变海龟的行进方向（角度按逆时针），但不行进，angle为绝对度数，一圈是360°。-40是朝右下方向

如图所示