Bilder als Arrays

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 29 von 60.

Ein Schwarz-Weiß-Foto ist ein Raster aus Zahlen, eine Helligkeit pro Pixel. Ein 2D-Array ist also ein Bild, und ax.imshow zeichnet es:

plus = np.array([[0, 0, 1, 0, 0],
                 [0, 0, 1, 0, 0],
                 [1, 1, 1, 1, 1],
                 [0, 0, 1, 0, 0],
                 [0, 0, 1, 0, 0]])
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(plus, cmap="gray")
plt.show()

Ein 5 × 5-Bild eines weißen Pluszeichens auf schwarzem Hintergrund; jedes Pixel zeigt seinen Wert: 1 auf dem weißen Kreuz, 0 in den schwarzen Ecken

cmap="gray" wählt die Graustufen-Farbskala: Der kleinste Wert ist schwarz, der größte weiß. Zeile 0 wird oben dargestellt, so wie das Array geschrieben ist.

Fotos speichern normalerweise Werte von 0 (schwarz) bis 255 (weiß). Später auf diesem Lernpfad liest ein Modell handgeschriebene Ziffern, die genau so gespeichert sind.

Aufgabe

Mittel

Ein Scanner hat einen gedruckten Buchstaben eingelesen, aber invertiert gespeichert: helle Tinte auf dunklem Papier. Die verschachtelte Liste scan enthält die Helligkeit jedes Pixels, von 0 bis 255.

Wandle scan in ein Array um und invertiere es: Jeder Pixel wird zu 255 minus seinem Wert.
Zeichne ihn mit der Graustufen-Farbkarte, mit dem Titel Letter E, und zeige ihn an.

Dein Ergebnis sollte wie dieses hier aussehen, ein gescanntes L nach der Korrektur:

Ein kleiner schwarzer Buchstabe L auf weißem Hintergrund, 7 Pixel hoch und 5 breit, mit dem Titel Letter L

Dein Programm gibt nichts aus. Coddy beschreibt dein Bild Zeile für Zeile.

Probier es selbst

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

scan = [[255, 255, 255, 255, 255],
        [255, 30, 0, 0, 0],
        [255, 0, 0, 0, 0],
        [255, 255, 255, 200, 0],
        [255, 0, 0, 0, 0],
        [255, 0, 0, 0, 15],
        [255, 255, 255, 255, 255]]

# Schreibe deinen Code unten