import numpy as np 1. import cv2 # 读取一张照片 img = cv2.imread('8.jpg') # 沿着横纵轴放大1.6倍,然后平移(-150,-240),最后沿原图大小截取,等效于裁剪并放大 M_crop_elephant = np.array([ [1.6, 0, -150], [0, 1.6, -240] ], dtype=np.float32) img_elephant = cv2.warpAffine(img,...
这里只给出读取、形状变化、图像转array、array转图像,以及保存图像的方法。 importnumpyasnp fromPILimportImage importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline # read image raw_image=Image.open("panda.jpg") # image resize image_resize=raw_image.resize((128,128)) # image to array image_array=np.arr...
# 方法1:用numpy.asarray()函数转化类型,再用cv2.cvtColor转化RGB为BGR通道. trans_cv2img =cv2.cvtColor(numpy.asarray(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("trans_cv2img", trans_cv2img) cv2.waitKey(0) # 方法2:可以不使用cv2.cvtColor,但是show出来的图像会发蓝,因为没有变换通道 trans_tocv2=...
image_nd = np.array(image_pil) 3. Tensor tensor to ndarray 直接对tensor调用.numpy()函数即可,如果tensor位于cuda上,需要先运行.cpu() tensor to pil importtorchvision.transforms.functional as F F.to_pil_image(tensor) 需要注意tensor需要是[C, H, W]的格式,并且归一化到[0, 1]区间。
type:二值化操作的类型,包含以下5种类型: cv2.THRESH_BINARY; cv2.THRESH_BINARY_INV; cv2.THRESH_TRUNC; cv2.THRESH_TOZERO;cv2.THRESH_TOZERO_INV 实现 importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltori_img=cv2.imread('../Fast_neural_style/img_d2cfac63.jpeg')# 现转化为单通道图img_gray=cv2...
defreadImg(im_fn):im=cv2.imread(im_fn)ifim is None:print('{} cv2.imread failed'.format(im_fn))tmp=imageio.mimread(im_fn)iftmp is not None:imt=np.array(tmp)imt=imt[0]im=imt[:,:,0:3]returnim 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
在numpy的数组中,用逗号分隔的是轴的索引。举个例子,假设有如下的数组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a=np.array([[[3,4]],[[1,2]],[[5,7]],[[3,7]],[[1,8]]]) 其shape是(5, 1, 2)。与我们的轮廓是相同的。那么a[:,0]的结果就是: ...
import numpy as np # PIL 转 cv2 img= Image.open("test.jpg") img = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) print(type(img)) # cv2 转 PIL img = cv2.imread("test.jpg") img= Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) ...
PILfrom PIL import Image import numpy as np #读取图片,默认RGB,读取出来后不是array格式需进一步转换 img = Image.open('photo.jpg').convert('RGB') #保存图片 img.save('./savePhoto.jp…
numpy 1.18.1 opencv-contrib-python 4.1.2.30 imgname='fly_1.jpg' im = Image.open(imgname) cv2_im = np.array(im) #x,y,w,h aus Image Labeler box= [505.54, 398.334, 1334.43, 2513.223] x,y,w,h = box a = (x, y) b = (x+w, y+h) ...