从base64得到的图片是一个字符串,前缀为'data:application/octet-stream;base64,'因此首先要去掉前缀。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...
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) img_array = np.array(img.convert('RGB'))...
pclicked = np.array([xy[0], xy[1]])definside(p):pcirc = np.array([p.center[0], p.center[1]])returndist(pclicked, pcirc) < p.radiusforp, tinzip(self.circles, self.labels):ift.get_window_extent().contains(event.x, event.y)orinside(p): inp = p thist = tbreakelse:retur...
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: fromPILimportImageimportcv2importnumpy as npfromioimportBytesIO f_path='/home/devil/x.JPEG'img=Image.open(f_path) img_array= np.array(img.convert('RGB')) f_bytes= open(f_path,...
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 Imageimport cv2import numpy as npfrom io import BytesIOf_path = '/home/devil/x.JPEG'img = Image.open(f_path)img_array = np.array(img.convert('RGB'))f_bytes ...
img_cv2= cv2.imread('1.jpg')#pil <-> npimg_np =np.array(img_pil) img_pil=Image.fromarray(img_np)#pil <-> torchimg_tensor =torchvision.transforms.ToTensor()(img_pil) img_pil=torchvision.transforms.ToPILImage()(img_tensor)#pil <-> cv2img_cv2 =cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv...
matplotlib.image np.ndarray 6种实现实现汇总如下: 1)导入包 import numpy as np import cv2 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from PIL import Image import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpig...
您可以查看PyPI包pdf417decoder。如果像示例中那样从Numpy数组开始，则必须首先将其转换为PIL图像。
from PIL import Image mask=np.array(Image.open(″assets/heart.jpg″)) wcg=wc.WordCloud(background_color=″white″,font_path='assets/msyh.ttf',mask=mask) text=open('data/浙江师范大学.txt', encoding='utf-8').read() seg_list=jieba.cut(text) f=collections.Counter(seg_list) ...
import PIL image = PIL.Image.fromarray(cropped, mode="RGB")with BytesIO() as temp_buffer:image...