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CTFlearn-Image Magic
阅读量:314 次
发布时间:2019-03-03

本文共 1341 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

图片排列错误解决方案:利用PIL重组像素

最近,我遇到了一个令人头疼的问题:我的图片被某人打乱了,所有的像素都混在一起,完全乱了行列。经过一番调研,我发现图片原本的宽度是304px,而被修改后的图片却被压平成一维的像素序列。为了解决这个问题,我决定用PIL(Python Imaging Library)来重新组织这张图片的像素。

问题分析

图片被修改后,所有的像素被打乱成一维序列。原本的图片应该是92行×304列的二维矩阵,但现在每一行的304个像素都被展平成一行,导致行列颠倒。具体来说,图片的高度被压平成一维后的长度是27986个像素点,排列方式与原始图片大相径庭。

解决思路

针对这种由列变行的像素排列问题,我决定采取以下步骤:

  • 读取原始图片:使用PIL的Image.open函数读取被修改的图片文件。
  • 初始化目标图片:根据原始图片的尺寸(例如500×500),创建一个新的RGB图片。
  • 重组像素矩阵
    • 遍历原始图片的每一列(从0到27986),提取每个像素点的RGB值。
    • 将像素点按原始的行列排列重新组织。例如,将第i列的像素点放到对应的行中。
    • 由于每行有304个像素,需要将像素点按照行优先顺序重新排列。
  • 修复图像旋转问题:在重新排列像素时,注意图像的旋转问题,确保最终的图像方向正确。
  • 生成最终图片:使用Img_flag.putpixel将重新排列后的像素点写入目标图片,并保存结果。
  • 代码实现

    以下是修复图片的Python脚本:

    from PIL import Image# 读取被修改的图片Im = Image.open("out copy.jpg")# 初始化目标图片Img_flag = Image.new("RGB", (Im.size[0], Im.size[1]))# 计算原始图片的行数rows = (Im.size[0] * Im.size[1]) // 304  # 假设原始图片是m行n列,m = rows, n = 304fy, fx = 0, 0for i in range(Im.size[0]):    # 提取当前列的像素    r, g, b = Im.getpixel((i, 0))        # 计算对应的行和列    col = i % 304    row = (i // 304) % rows        # 当到达新的一行时,增加行计数    if (i // 304) % rows == 0:        fy += 1        # 将像素点写入目标图片    Img_flag.putpixel((fy, col), (r, g, b))# 显示修复后的图片Img_flag.show()# 保存修复后的图片Img_flag.save("flag.jpg")

    注意事项

  • 检查图片尺寸:确保原始图片的尺寸与预期一致,特别是像素数量是否正确。
  • 颜色空间设置:确保目标图片的颜色空间与原始图片一致,避免颜色转换问题。
  • 测试结果:在修复完成后,建议使用图像编辑软件查看图片,确认像素排列是否正确。
  • 通过上述方法,我成功将被打乱的像素重新组织,恢复了图片的原始排列方式。希望这篇文章能帮到你解决类似的问题!

    转载地址:http://pnfq.baihongyu.com/

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