np.ndarray与PIL.Image对象相互转换 Image对象有crop功能,也就是图像切割功能,但是使用opencv读取图像的时候,图像转换为了np.adarray类型,该类型无法使用crop功能,需要进行类型转换,所以使用下面的转换方式进行转换: numpy.array(img) img对象转化为np数组
4. pil和cv2读取的都是HWC格式,不过C中的BGR和RGB顺序不同。 下面是两两互转的例子: importnumpy as npimportcv2importtorchvisionimporttorchfromPILimportImage img_pil= Image.open('1.jpg') img_cv2= cv2.imread('1.jpg')#pil <-> npimg_np =np.array(img_pil) img_pil=Image.fromarray(img_np)#...
然后直接使用image.open方式读取 image_b64=re.compile(r'^data:application\/octet-stream;base64,(.*)')().search(str)[1]image_pil=Image.open(io.BytesIO(image_b64)) base64--->np.array的一维数组格式 image_b64=re.compile(r'^data:application\/octet-stream;base64,(.*)')().search(str)[1...
我们可以用PIL打开一张图像,然后通过array()方法将其转为np.ndarray形式,最后打印出它的shape即能得到图像时如何存储在np.ndarray中的。 fromPILimportImageimoprtnumpyasnpimg_path=('./test.jpg')img=Image.open(img_path)img_arr=np.array(img)print(img_arr.shape)# 输出的结果是(500, 300, 3) ...
在神经网络中，图像表示形式多样，通常为[c, h, w]或[n, c, h, w]。然而，np.ndarray默认以[h, w, c]格式存储图像，输入模型前需调整格式。通过PIL打开图像并使用array()方法转为np.ndarray后，打印shape可直观了解存储形式。结果通常为[h, w, c]。np.ndarray与Tensor中图像格式的主要区别...
将PIL图像转换回OpenCV图像,如果原图像是灰度图,直接转换即可;如果是彩色图,则需要从RGB色彩空间转换回BGR色彩空间。 iflen(img.shape) ==2:# 灰度图像img_cv2 = np.array(img_pil, dtype=np.uint8)else:# 彩色图像img_cv2 = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)returnimg_cv2 ...
将numpy数组转换为PIL图像对象: 使用PIL的Image.fromarray方法将numpy数组转换为PIL图像对象。你需要指定图像的模式(例如,'RGB'对于RGB图像)。 python image = Image.fromarray(data, 'RGB') 调用PIL图像对象的save方法保存为png格式: 指定保存的文件名和路径,然后调用PIL图像对象的save方法将其保存为PNG格式。 pyth...
把某个RGB格式的图片以字节码的形式读入到内存中,然后使用PIL 和 CV2 来进行读写,并转成np.array 格式。 代码: from PIL import Image import cv2 import numpy as np from io import BytesIO f_path = '/home/devil/x.JPEG' img = Image.open(f_path) ...
首先,我们需要读取一张图像并将其转换为 NumPy 数组。我们可以使用PIL(Pillow)库来完成这一步。 fromPILimportImageimportnumpyasnp# 读取图像image=Image.open('your_image.jpg')# 将图像转换为 NumPy 数组image_array=np.array(image)# 查看图像数组的形状print("Image shape:",image_array.shape) ...
import PIL image = PIL.Image.fromarray(cropped, mode="RGB")with BytesIO() as temp_buffer:image...