Python 影像的反白與存檔

還是先嘮叨講一句，Python有很多外掛的Package，在影像處理方面最常用的是PIL (pillow)，但不是唯一的方法。坊間有很多關於Python的參考書籍，介紹不同Package的用法，初學者要先確定這倒底Python的基本指令，還是某個外掛的方法。


上次講到利用 PIL Image 來讀取影像並顯示(這裡)，這次繼續往下講。
先顯示一下使用的測試影像

↓我把LENA影像裁成100x200，並命名為test.jpg，下圖只是讓大家看一下測試影像

要做影像處理得先知道影像的幾個常見的基本屬性，才能進一步處理

↓顯示test.jpg的四個屬性

mode顯示這是哪一種影像？黑白、灰階，還是全彩的？上圖mode=L，代表test.jpg是一灰階影像。其它常見的mode值如下：

1→黑白影像(這是數字壹，不是英的小寫L)
L→8位元的灰階影像，所以有256階
P→調色盤影像，每個影像點對映到調色盤一種顏色，共有256色，所以每個像點也佔8位元
RGB→全彩影像
RGBA→全彩加上透明度
.....

width與height容易理解，就是影像的寬與高；

getpixel((x,y)) 影像在座標(x, y)的值，x範圍在0..(width-1)，y的範圍在0..(height-1)
初學者最容易搞錯的地方是寫成 getpixel(x,y)，注意：座標要多一對小括弧
另外，如果是全彩影像，getpixel得到三重值，即 r,g,b = getpixel((x,y))。也就是說 getpixel 傳回值與它的mode有很大的關係

========= 影像反白 ==========
現在來舉一個影像處理簡單例子，也就是將影像反白；假設原影像值為a，反白後變成255-a。

上面的例子很簡單，只用到一個新指令putpixel(座標，影像值)來設定像素值。上例可以推廣到其他方面，例如：取臨界值(thresholding)、簡單的加減乘除...。只是利用這種方式來做影像處理，效果並不好，最好的方式還是將影像轉換到矩陣，再透過矩陣運算來達到影像處理的目的，這個問題以後再慢慢聊！(用矩陣反白按這裡)

↓最後將反白的影像另儲為test.bmp (原影像是jpg)

↓存在資料夾中的反白影像 test.bmp

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