如何在 Python 中生成许多 32x32 灰度图像的平均图像？答案

【问题标题】：How can I take generate mean image of many 32x32 grayscale images in Python?如何在 Python 中生成许多 32x32 灰度图像的平均图像？
【发布时间】：2023-03-12 03:20:01
【问题描述】：

我的数组是 50000x32x32。 arr[i] 存储第 i 个灰度图像。

我想计算这些图像的平均图像。我尝试了以下代码（我从堆栈溢出本身获得了此代码）。此代码实际上是用于 RGB 图像的。

我知道，我的这些改动有很多错误，抱歉。

import os, numpy, PIL
from PIL import Image

# Access all PNG files in directory
allfiles=os.listdir(os.getcwd())
imlist=arr
N=len(imlist)
# Assuming all images are the same size, get dimensions of first         image
w,h=Image.fromarray(imlist[0]).size


# Create a numpy array of floats to store the average (assume RGB images)
brr=numpy.zeros((h,w),numpy.float)

# Build up average pixel intensities, casting each image as an array     of floats
for im in imlist:
    imarr=numpy.array(Image.fromarray(im),dtype=numpy.float)
    brr=brr+imarr/N

# Round values in array and cast as 8-bit integer
brr=numpy.array(numpy.round(arr),dtype=numpy.uint8)

# Generate, save and preview final image
out=Image.fromarray(brr,mode="L")
out.save("Average.png")
out.show()

【问题讨论】：

其实在我的机器学习作业中，我知道这是一个 DIP 问题，这是我第一次接触到 DIP 的东西
标签与问题的内容有关，不是它的上下文；即，您可能需要帮助，例如，随后在宇宙飞船中使用的排序算法，这并不意味着问题与space-engineering有关。
你还没有说问题出在哪里。你有错误吗？结果不是你预期的吗？您能否编辑您的问题以澄清您预期会发生什么以及出了什么问题。

标签： python numpy image-processing python-imaging-library grayscale

【解决方案1】：

拥有 5000 × 32 × 32 数组后，您可以使用 np.mean() 和 axis=0（第一个轴，包含图像集合）来计算平均图像。让我们做一些随机数据：

import numpy as np
images = np.random.random((5000, 32, 32))

现在我们可以计算平均图像了：

mean_image = images.mean(axis=0)

我们可以这样看：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(mean_image)

看起来像：

【讨论】：