| ＃matplotlibとnumpyを使用 import matplotlib.image as img インポート<コードクラス= "plain"> numpy as npy
＃画像の場所を読み取り可能にする m = img.imread（ "taj.png " ）;
＃元の画像の長さを定義する w 、h = m.shape [： 2 <コードクラス="plain">];
＃xNewとyNewは新しい幅で、
＃必要な画像の高さ
スケーリング後 xNew = int （w * 1 / 2 ）; yNew = int （h * 1 / 2 ）;
＃スケーリング係数を計算します
＃2ピクセル以上動作します xScale = xNew / （w - 1 ）; yScale = yNew / （h - 1 ）;
＃numpyを使用し、xNewマトリックスを取得します
＃幅と新しい高さwith
＃4属性[alpha、B、G、B]値、Äã‚Äã newImage = npy.zeros（[xNew、yNew、 4 ]）;
for i in range （xNew - 1 ）： for j in range （yNew - 1 ）： newImage [ i + 1 、j +<コードクラス="値">1<コードクラス="プレーン">]<コードクラス="キーワード">=<コードクラス= "plain"> m [ 1 + int （i / xScale）、 1 + int （j / yScale）]
＃スケーリング後に画像を保存 img.imsave（ `scaled.png ` 、newImage）; 出力：
 画像のグレースケール：平均値の使用値法では、この方法は、RGB値が何で構成されているかを示すのではなく、ピクセルの強度を強調します。平均RGB値を計算し、それにピクセルのRGB値を割り当てると、ピクセルのRGB値は同じであるため、RGBの比率が異なるためにすべての色が生成されるため、色を作成できません。この場合、比率は1：1：1になるため、値。したがって、レンダリングされた画像は灰色の画像のように見えます。 視覚的表現：  グレースケール画像プログラム：
＃NumPyを使用 import numpy as npy
＃matplotlibを使用 インポート matplotlib.image as img
＃統計を使用して平均をインポートします
＃平均を計算します from 統計インポート意味
m = img.imread（ "taj.png" ）
＃幅と高さを定義します元の画像 w、h = m .shape [： 2 ]
＃ピクセルあたり4つの属性を持つ新しい画像ディメンション newImage = npy.zeros（[w、h、 4 ]） print （w） print （h）
for i in range （w）： for j in range （h）： ＃RGB比は0から1の間になります lst = [ float （m [i] [j] [ 0 ]）、 float （m [i] [j] [ 1 ]）、 float （m [i] [j] [ 2 ]）] avg = float （mean（lst） ） newImage [i] [j] [ 0 ]<コードクラス="キーワード">=<コードクラス="プレーン">平均 <コードクラス="プレーン">newImage [i] [j] [ 1 ] = avg newImage [i] [j] [ 2 ] = avg newImage [i] [j] [ 3 ] = 1 ＃アルファ値は1
＃imsaveで画像を保存 img.imsave （ `grayedImage.png` 、newImage） < / tbody> 出力：
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 画像の切り抜き：切り抜きは基本的に削除されます不要なピクセル。これは、必要なピクセルを画像の別のグリッドに配置することで実行できます。そのサイズは、トリミング後に必要なサイズと一致します。 10√ó10ピクセルのサイズの画像を検討します。 4√ó4ピクセルのサイズの画像の中心のみをトリミングしたい場合は、（3、3）から4ピクセルまでの（10-4）/2からピクセル値を収集する必要があります。 x方向およびy方向に4ピクセル。 視覚的表現：  イメージクロッパー：
＃matplotlibとnumpyを使用 import matplotlib.image as img import numpy as npy
＃変数mの画像を読み取る m = img.imread（ "taj.png" ）
＃画像サイズの定義幅（w）高さ（h） w、h = m.shape [： 2 ]
＃トリミング後に必要な画像サイズ xNew = int （w * 1 / 4 ） yNew = int （h * 1 / 4 ） newImage = npy.zeros（[xNew、yNew、 4 ]）
＃印刷幅ソース画像の高さ 印刷<コードクラス="プレーン">（w） <コードクラス="キーワード">印刷<コードクラス="プレーン" >（h）
for i in 範囲（ 1 、xNew）： for j in 範囲（ 1 、yNew）： ＃元の画像の100から100ピクセルにトリミング newImage [i、j] = m [ 100 + i、 100 + j]
＃画像を保存 img.imsave（ `cropped.png` 、newImage） 出力：
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