将图像转换为值矩阵

Question

我有一张像国际象棋棋盘的图片，使用了4种颜色（黑色、白色、红色、蓝色）。我需要将这个图片转换成数字矩阵：1表示白色，2表示黑色，3表示红色等等。

例如，这张图片： 应该被转换为以下矩阵：

[[1,2,1,2,1,2...]
[2,1,2,1,2,1...]
...]

我更倾向于使用Python实现解决方案。

- d.putto

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假设空间必须是相等的，一个不错的方法是计算左上角“矩形”中所有像素，直到在x和y轴上都遇到不同的颜色。然后，您可以将此矩形的宽度/高度添加到其左上角像素，以获取其他矩形左上角像素的颜色。 - cabbagebot

已知和未知的是什么？你知道有多少个彩色方块吗？如果你知道顺序和大小，就不需要进行转换，只需创建新数组即可。 - fraxel

我的回答解决了你的问题吗？ - Qlaus

Answer 1

我不确定SVG图像，但假设您有一种可由PIL读取的图像格式（例如GIF，TIFF，JPEG，BMP等）。然后可以使用以下方式使用PIL读取它：

import Image
img = Image.open("Chess_Board.bmp")

现在我们想要进行量化，这样图像像素就不再是RGB，而是从0到3的颜色索引（假设您想要4种不同的颜色）：

quantized = img.convert('P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=4)

接下来，我想我们将其转换为numpy，以便更轻松地访问单个像素。然后，我们使用numpy的魔法来计算一个块中有多少个像素：

import numpy as np
a = np.array(quantized)
blockLengthX = np.argmin(a[0]==a[0,0])
blockLengthY = np.argmin(a[:,0]==a[0,0])

之后就很容易了。我们只需使用步长blockLengthX来访问列，使用blockLengthY来访问行，访问数组即可：

result = a[::blockLengthX, ::blockLengthY]

当然，这假设你的所有块都是完全相同的大小。 以下是完整的程序，以便更轻松地复制和粘贴。我还缩短了一些：

import Image
import numpy as np
img = Image.open("Chess_Board.bmp")
a = np.array(img.convert('P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=4))
blockLengthX = np.argmin(a[0]==a[0,0])
blockLengthY = np.argmin(a[:,0]==a[0,0])
result = a[::blockLengthX, ::blockLengthY]

- Qlaus

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对于这张图片，代码出错了 >>>result =a[::blockLengthX, ::blockLengthY] ValueError: 切片步长不能为零 - d.putto