# 图像基础处理

**Repository Path**: li-meng-yan01/image-basic-processing

## Basic Information

- **Project Name**: 图像基础处理
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-01
- **Last Updated**: 2025-10-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 图像处理实验代码说明（README）

本项目包含若干基于 Python 的图像处理实验代码，主要使用 `skimage`、`matplotlib` 和 `numpy` 等库，针对不同图片进行像素级操作和可视化。以下为各代码单元的详细说明：

## 依赖环境
- Python 3.x
- scikit-image（skimage）
- matplotlib
- numpy

建议使用 Jupyter Notebook 运行本项目。

## 文件说明
- `x.jpg`、`galaxy-full.jpg`、`earth.jpg`：实验用图片文件，需与代码在同一目录下。
- `Untitled15.ipynb`：主实验代码文件。

## 代码单元详解

### 1. 基础图片读取与显示
```python
from skimage import io  # 导入图像读取模块
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库
img = io.imread('x.jpg')  # 读取图片
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：读取并显示一张图片。

---

### 2. 上半部分变红
```python
import numpy as np
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('x.jpg')
half_height = img.shape[0] // 2
if len(img.shape) == 3 and img.shape[2] == 3:
    img[:half_height, :, 0] = 255  # 上半部分红色通道设为最大
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
```
**功能**：将图片上半部分的红色通道设为最大值（变红）。

---

### 3. 左半部分变红
```python
import numpy as np
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('x.jpg')
half_width = img.shape[1] // 2
if len(img.shape) == 3 and img.shape[2] == 3:
    img[:, :half_width, 0] = 255  # 左半部分红色通道设为最大
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
```
**功能**：将图片左半部分的红色通道设为最大值（变红）。

---

### 4. 左上四分之一变红
```python
import numpy as np
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('x.jpg')
height, width = img.shape[:2]
top_half = height // 2
left_half = width // 2
if len(img.shape) == 3 and img.shape[2] == 3:
    img[:top_half, :left_half, 0] = 255  # 左上四分之一红色通道设为最大
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
```
**功能**：将图片左上四分之一区域的红色通道设为最大值。

---

### 5. 指定像素点变色（红/绿/蓝）
```python
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('x.jpg')
print(img.shape)
h, w, c = img.shape
for i in range(3,7):
    for j in range(3,7):
        img[j, i][0] = 255  # 指定区域变红
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：将图片中 (3,3)-(6,6) 区域的像素红色通道设为最大。

---

### 6. 指定像素点变色（绿/蓝）
```python
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('x.jpg')
print(img.shape)
h, w, c = img.shape
for i in range(1,9):
    for j in range(1,9):
        img[j, i][1] = 255  # 绿色通道最大
        img[j, i][2] = 0    # 蓝色通道最小
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：将图片中 (1,1)-(8,8) 区域的像素绿色通道设为最大，蓝色通道设为最小。

---

### 7. galaxy-full.jpg 上半部分去绿蓝
```python
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('galaxy-full.jpg')
h, w, c = img.shape
for i in range(w):
    for j in range(h):
        img[j, i][1] = 0  # 绿色通道最小
        img[j, i][2] = 0  # 蓝色通道最小
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：将 galaxy-full.jpg 的所有像素绿色和蓝色通道设为 0。

---

### 8. galaxy-full.jpg 上半部分去红蓝
```python
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('galaxy-full.jpg')
h, w, c = img.shape
for i in range(w):
    for j in range(h):
        img[j, i][0] = 0  # 红色通道最小
        img[j, i][2] = 0  # 蓝色通道最小
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：将 galaxy-full.jpg 的所有像素红色和蓝色通道设为 0。

---

### 9. galaxy-full.jpg 上半部分去红绿
```python
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('galaxy-full.jpg')
h, w, c = img.shape
for i in range(w):
    for j in range(h):
        img[j, i][0] = 0  # 红色通道最小
        img[j, i][1] = 0  # 绿色通道最小
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：将 galaxy-full.jpg 的所有像素红色和绿色通道设为 0。

---

### 10. earth.jpg 彩条效果
```python
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img = io.imread('earth.jpg')
h, w, c = img.shape
for i in range(w):
    for j in range(h):
        if i%3==0:
            img[j, i][0] = 255
        elif i%3==1:
            img[j, i][1] = 255
        else:
            img[j, i][2] = 255
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(img)
plt.show()
```
**功能**：将 earth.jpg 按列分为红、绿、蓝三色条纹。

---

## 运行方法
1. 确保所有图片文件与 notebook 在同一目录下。
2. 安装依赖库：
   ```bash
   pip install scikit-image matplotlib numpy
   ```
3. 用 Jupyter Notebook 打开 `Untitled15.ipynb`，逐单元运行。


24级  智能科学与技术二班    李孟岩    202452320211