Transformé une image 100x100 pixels noirs et blancs en une matrice de 1 et 0

Bonsoir,
Je viens de commencer à utiliser Python pour un stage de fin d'étude ;)
Je dois créer un programme qui transformerai une image de 100 par 100 pixels noirs et blancs (pas de nuances de gris) en une matrice simple de 1 et de 0.
J'ai réussi à transformé les images en matrices mais les termes sont de cette forme [1. 1. 1], que dois-je faire pour transformer cela en un simple 1? :?
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dans la doc il est dit "It's a 24-bit RGB PNG image (8 bits for each of R, G, B)", dans votre cas il est clair que c'est plus simple, pas de couleur ni mélange, c'est soit blanc soit noir.
vous pouvez utiliser numpy.average qui fait la moyenne

Code:

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1 2 3 4 5 6

>>> a = numpy.array([ [1, 6, 3], [1, 5, 8], ]) >>> numpy.average(a, axis=1) array([3.33333333, 4.66666667])

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si vous avez toute confiance dans votre image et ne pas faire de vérification (par simple acquis de conscience je vérifiais à un moment où un autre que j'ai bien que des 0 et 1) sur les données en sortie plutôt que de faire une moyenne vous pouvez pendre la première colonne, vous grappillerez un peu de perf mais rien de radical.

Code:

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1 2 3 4 5 6

>>> a = numpy.array([ [1, 6, 3], [1, 5, 8], ]) >>> a[:,0] array([1, 1])

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Par curiosité sur quelle type d'application travaillez vous ? j'ai du mal à voir dans quel cas ça a une application (Qr code / code barre peut être ?)

J'ai beau essayé avec numpy.average ça ne change rien et pour a[:,0] ça me donne encore une matrice RGB mais de 100 lignes et 1 colonnes...
C'est dans la recherche photonique le but c'est quand il y a un 1, il y est un impact de laser sur un échantillon test

Salut,

Rien ne vous empêche de créer une matrice 100 x 100 remplie de 0 ou de 1 (np.ones ou np.zeros), puis de la finaliser en parcourant le tableau initial avec une double boucle.

Après vous pouvez chercher à "optimisez" (i.e. faire faire ce boulot par une fonction écrite en C) et passer du temps pour apprendre à utiliser PIL, numpy ou OpenCV qui permettent toutes de faire ce travail là "à leur sauce".

On peut aussi réfléchir aux spécificités du problème.
Si tous les pixels sont [0, 0, 0] ou [1, 1, 1] transformer [0, 0, 0] et 0 et [1, 1, 1] en 1 c'est juste extraire une des couleurs.
Ce qui peut se faire avec array[:,:,1] (1 = la couleur du milieu).

- W

Citation:

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Envoyé par Nicolarménien

J'ai beau essayé avec numpy.average ça ne change rien et pour a[:,0] ça me donne encore une matrice RGB mais de 100 lignes et 1 colonnes...
C'est dans la recherche photonique le but c'est quand il y a un 1, il y est un impact de laser sur un échantillon test

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pouvez vous monter le code avec average ainsi que le résultat attendu ?
j'avais compris que vous aviez un array à 2 dimensions et que vous vouliez le réduire à une

Salut,

Avec Pillow c'est pratiquement instantané avec une si petite image.
Exemple:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9

from PIL import Image   mat = [[0] * 100 for _ in range(100)] image = Image.open(filename) for y in range(100): for x in range(100): p = image.getpixel((y, x))[0] mat[y][x] = p and 1

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Testé avec une png en gamme de gris, je n'ai pas de pure noir et blanc, mais ça ne change rien.