更改图片中的随机像素,python

概述我想编写一个函数,在这张图片的天空中创建一个随机数(在m和n之间,包括m和n)( http://tinypic.com/r/34il9hu/6).我希望星星应该由一个白色像素或一个4个相邻白色像素的正方形组成.我也不想在树枝,月亮或鸟上放置一个“星”(1像素)虽然 我怎么能在python中这样做？有人可以帮忙吗？谢谢！ 到目前为止我有这个： 到目前为止,我已经开始并且已经出来了,我不知道它是否是正 我想编写一个函数,在这张图片的天空中创建一个随机数(在m和n之间,包括m和n)( http://tinypic.com/r/34il9hu/6).我希望星星应该由一个白色像素或一个4个相邻白色像素的正方形组成.我也不想在树枝,月亮或鸟上放置一个“星”(1像素)虽然

我怎么能在python中这样做？有人可以帮忙吗？谢谢！

到目前为止我有这个：

到目前为止,我已经开始并且已经出来了,我不知道它是否是正确的,或者即使我在正确的轨道上：

def randomStars(small,large):   import random   file = pickAfile()   pic = makePicture(myPic)   #x = random.randrange(getWIDth(pic))   #y = random.randrange(getHeight(pic))   for pixel in pic.getAllPixels():      if random.random() < 0.25:         pixel.red = random.randint(256)         pixel.green = random.randint(256)         pixel.blue = random.randint(256)    show(pic)

我不知道我在做什么:(

解决方法 这似乎是尝试 superpixels的一个很好的例子,由 skimage实现.你可以更容易地解决你的问题.

import urllibimport randomimport ioimport matplotlib.pyplot as pltimport skimage.segmentationimport pandas# Read the imagef = io.BytesIO(urllib.urlopen('http://oi46.tinypic.com/34il9hu.jpg').read())img = plt.imread(f,format='jpg')# Prefer to keep pixels together based on location# But not too much,so we still get some branches.superpixel = skimage.segmentation.slic(img,n_segments=200,ratio=20)plt.imshow(superpixel%7,cmap='Set2')

现在我们有超像素,我们可以通过每个超像素来做分类更容易一些.你可以在这里使用一些花哨的分类,但是这个例子很简单,蓝天,让我们手工完成.

# Create a data frame with the relative blueish of every super pixel# Convert image to hsv hsv = matplotlib.colors.rgb_to_hsv(img.astype('float32')/255)# define blueish as the percentage of pixels in the blueish range of the hue spacedf =pandas.DataFrame({'superpixel':superpixel.ravel(),'blue':((hsv[:,:,0] > 0.4) & (hsv[:,0]<0.8)).astype('float32').ravel(),'value':hsv[:,2].ravel()})    grouped = df.groupby('superpixel').mean()    # Lookup the superpixels with the least blueblue = grouped.sort('blue',ascending=True).head(100)# Lookup the darkest pixelslight = grouped.sort('value',ascending=True).head(50)# If superpixels are too dark or too blue,get rID of themmask = (np.in1d(superpixel,light.index ).reshape(superpixel.shape) |     np.in1d(superpixel,blue.index ).reshape(superpixel.shape))# Now we can put the stars on the blueish,not too darkish areasdef randomstar(img,mask):    """random located star"""    x,y = random.randint(1,img.shape[0]-1),random.randint(1,img.shape[1]-1)    if not mask[x-1:x+1,y-1:y+1].any():        # color not so random        img[x,y,:] = 255        img[x-1,:] = 255        img[x+1,:] = 255        img[x,y-1,y+1,:] = 255for i in range(100):    randomstar(img,mask)plt.imshow(img)

总结

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