图像颜色值之和

Question

我想找个方法，把一张图片中所有像素的颜色值加起来。我需要这样做是为了估算一个明亮物体（比如远处的星系）从它的表面亮度图像发出的总光通量。有没有人能帮我，教我怎么把一张图片中所有像素的颜色值加起来呢？

举个例子：
下面这张图片中的每个像素的颜色值在0到1之间。但是当我用imread读取这张图片时，每个像素的颜色值会变成一个包含3个元素的数组。我对matplotlib还很陌生，不知道怎么把这个数组转换成0到1之间的单个值并把它们加起来。

Answer 1

如果你有一个PIL格式的图片，你可以这样把它转换成灰度图（也就是“亮度”）：

from PIL import Image
col = Image.open('sample.jpg')
gry = col.convert('L') # returns grayscale version.

如果你想更好地控制颜色的添加方式，可以先把图片转换成numpy数组：

arr = np.asarray(col)
tot = arr.sum(-1)  # sum over color (last) axis
mn  = arr.mean(-1) # or a mean, to keep the same normalization (0-1)

或者你可以给颜色不同的权重，也就是让某些颜色更重要：

wts = [.25, .25, .5]    # in order: R, G, B
tot = (arr*wts).sum(-1) # now blue has twice the weight of red and green

对于大数组，这种方法和最后一行是一样的，而且速度更快，但可能不太容易理解：

tot = np.einsum('ijk, k -> ij', arr, wts)

---

以上所有方法都是在把每个像素的颜色加起来，把彩色图像变成灰度图（亮度图）。接下来这个方法会把所有的像素加在一起，计算整个图像的总和：

tot = arr.sum(0).sum(0) # first sums all the rows, second sums all the columns

如果你的图像是彩色的，tot会有三个值。如果你的图像是灰度的，它会只有一个值。如果你想要平均值，只需把sum换成mean就可以了：

mn = arr.mean(0).mean(0)