最后,我们使用Image.fromarray()函数将NumPy数组转换为PIL图像对象,并可以选择性地显示这个图像。 如果你有一个灰度图像(即通道数为1),你可以按照类似的方式处理,只需确保NumPy数组的维度是(H, W)而不是(H, W, C)。以下是一个处理灰度图像的示例: python # 创建一个随机的灰度NumPy数组作为示例 np_array_gra...
data=image.open(r'a.png') # 转成numpy.array类型 data_array=np.array(data) #由numpy.array转成PIL.Image图片类型 data_array=image.fromarray(np.uint8(data)) # 图片旋转使用rotate(角度大小) data_array=data_array.rotate(180) # 调用自身的show()来显示图片 data_array.show()...
1. PIL image转换成array 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 img = np.asarray(image) 需要注意的是,如果出现read-only错误,并不是转换的错误,一般是你读取的图片的时候,默认选择的是"r","rb"模式有关。 修正的办法: 手动修改图片的读取状态 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代...
将Numpy数组转换为PIL图像对象: 现在,你可以对PIL图像对象进行各种操作,例如保存图像、显示图像等。 完整的代码示例: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from PIL import Image # 创建一个四维Numpy数组 image_array = np.random.randint(0, 256, size=(1, 100, 100, 3), dtype=np.uint8) # 将数组...
python from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.png')img_array = np.array(img)完成转换后，可以进行各种NumPy数组类型的操作，例如在图像上加入椒盐噪声。使用NumPy的random模块可以轻松实现这一功能：python import random 随机生成椒盐噪声 noise = np.zeros_like(img_...
有时我们使用PIL库读入图像数据后需要查看图像数据的维度,比如shape,或者有时我们需要对图像数据进行numpy类型的处理,所以涉及到相互转化,这里简单记录一下。 方法 当使用PIL.Image.open()打开图片后,如果要使用img.shape函数,需要先将image形式转换成array数组。 import numpy as np from PIL import Image im = Ima...
Python PIL 的image类和numpy array之间的互换 import cv2 import numpyasnpfromPIL import ImagefromPIL import ImageEnhance def getline(frame): img= Image.fromarray(frame.astype('uint8')).convert('RGB') enh_col=ImageEnhance.Color(img) color=1.5image_colored=enh_col.enhance(color)...
array = np.linspace(0,1,256*256) # reshape to 2d mat = np.reshape(array,(256,256)) # Creates PIL image img = Image.fromarray(np.uint8(mat * 255) , 'L') img.show() 做一个干净的渐变 对比 import numpy as np from PIL import Image ...
x_numpy = np.array(x_pil) x_numpy.shape out: (256, 128, 3) #将PIL格式转为numpy格式 (2): x = np.zeros([256, 128, 1]) x_pil = transforms.ToPILImage()(x.astype(np.uint8)) x_pil.size out: (128, 256) ### x_numpy = np.array(x_pil) ...