Mahotas - 图像平均值

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图像的平均值指的是图像所有像素的平均亮度。亮度是图像的一种属性，决定了图像在人眼看来是明亮还是暗淡。

它由像素强度值决定；较高的像素强度值表示较亮的区域，而较低的像素强度值表示较暗的区域。

图像的平均值广泛用于图像分割，图像分割涉及将图像划分为不同的区域。

它也可以用于图像阈值化，图像阈值化指的是将图像转换为包含前景和背景像素的二值图像。

Mahotas 中的图像平均值

Mahotas 没有内置函数来查找图像的平均值。但是，我们可以使用 mahotas 和 numpy 库一起查找图像的平均值。

我们可以使用 numpy 库中的 mean() 函数来查找图像的平均像素强度值。

mean() 函数的工作原理是迭代遍历每个像素并将其强度值求和。遍历完所有像素后，它将总和除以像素总数。

可以使用以下公式计算图像的平均像素强度值：

Mean = Sum of all pixel values / Total number of pixels

例如，假设一个图像由 2 个像素组成，每个像素的强度值为 5。然后可以按如下方式计算平均值：

Mean = 10 / 2
Mean = 5

numpy.mean() 函数

numpy.mean() 函数以图像作为输入，并将其所有像素的平均亮度作为十进制数返回。mean 函数适用于任何类型的输入图像，例如 RGB、灰度或标记图像。

语法

以下是 numpy 中 mean() 函数的基本语法：

numpy.mean(image)

其中，

• image - 它是要输入的图像。

示例

在以下示例中，我们使用 np.mean() 函数查找图像的平均像素强度值。

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mtplt
# Loading the image
image = mh.imread('sun.png')
# Finding the mean value
mean_value = np.mean(image)
# Printing the mean value
print('Mean value of the image is =', mean_value)
# Creating a figure and axes for subplots
fig, axes = mtplt.subplots(1, 1)
# Displaying the original image
axes.imshow(image)
axes.set_title('Original Image')
axes.set_axis_off()
# Adjusting spacing between subplots
mtplt.tight_layout()
# Showing the figures
mtplt.show()

输出

以下是上述代码的输出：

Mean value of the image is = 105.32921300415184

获得的图像如下所示：

每个通道的平均值

我们还可以找到 Mahotas 中 RGB 图像每个通道的平均值。RGB 图像指的是具有三个颜色通道的图像：红色、绿色和蓝色。

RGB 图像中的每个像素都有三个强度值，每个颜色通道一个。

红色的通道值为 0，绿色的通道值为 1，蓝色的通道值为 2。这些值可用于将 RGB 图像分离成其各个颜色分量。

在 mahotas 中，要查找 RGB 图像每个通道的平均像素强度值，我们首先将 RGB 图像分离成单独的通道。这是通过指定通道值来实现的。分离通道后，我们可以分别找到它们的平均值。

示例

在下面提到的示例中，我们正在查找 RGB 图像每个通道的平均像素强度值。

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mtplt
# Loading the image
image = mh.imread('nature.jpeg')
# Getting the red channel.
red_channel = image[:, :, 0]
# Getting the green channel.
green_channel = image[:, :, 1]
# Getting the blue channel.
blue_channel = image[:, :, 2]
# Finding the mean value of each channel
mean_red = np.mean(red_channel)
mean_green = np.mean(green_channel)
mean_blue = np.mean(blue_channel)
# Printing the mean value of each channel
print('Mean value of the Red channel is =', mean_red)
print('Mean value of the Green channel is =', mean_green)
print('Mean value of the Blue channel is =', mean_blue)
# Creating a figure and axes for subplots
fig, axes = mtplt.subplots(1, 1)
# Displaying the original image
axes.imshow(image)
axes.set_title('Original Image')
axes.set_axis_off()
# Adjusting spacing between subplots
mtplt.tight_layout()
# Showing the figures
mtplt.show()

输出

上述代码的输出如下：

Mean value of the Red channel is = 135.4501688464837
Mean value of the Green channel is = 139.46532482847343
Mean value of the Blue channel is = 109.7802007397084

生成的图像如下：

灰度图像的平均值

我们还可以找到灰度图像的平均值。灰度图像指的是只有一个颜色通道的图像。

灰度图像的每个像素都由单个强度值表示。

灰度图像的强度值范围从 0（黑色）到 255（白色）。0 到 255 之间的任何值都会产生灰色阴影。较低的值会产生较暗的阴影，而较高的值会产生较亮的阴影。

在 mahotas 中，我们首先使用 mh.colors.rgb2gray() 函数将输入 RGB 图像转换为灰度。然后，我们使用 mean() 函数找到其平均像素强度值。

示例

在此示例中，我们正在查找灰度图像的平均像素强度值。

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mtplt
# Loading the image
image = mh.imread('tree.tiff')
# Converting it to grayscale
grayscale_image = mh.colors.rgb2gray(image)
# Finding the mean value of the grayscale image
mean_value = np.mean(grayscale_image)
# Printing the mean value of the image
print('Mean value of the grayscale image is =', mean_value)
# Creating a figure and axes for subplots
fig, axes = mtplt.subplots(1, 1)
# Displaying the grayscale image
axes.imshow(grayscale_image, cmap='gray')
axes.set_title('Grayscale Image')
axes.set_axis_off()
# Adjusting spacing between subplots
mtplt.tight_layout()
# Showing the figures
mtplt.show()

输出

执行上述代码后，我们得到以下输出：

Mean value of the grayscale image is = 113.21928107579335

以下是获得的图像：