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()...
测试图片图片的大小为 94KB,分辨率为 959x959首先写一个 python 代码,看看 PIL 库能不能利用多个 CPU 核心ndarray_2_image.py {代码...} 可以从 htop 中看...
im = np.array(pil_im) 2. array转换成image 方法1 from PIL import Image Image.fromarray(np.uint8(img)) 注意img如果是uint16的矩阵而不转为uint8的话,Image.fromarray这句会报错 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 1884, in fromarray raise TypeError("Cannot handle...
def getline(frame): img= Image.fromarray(frame.astype('uint8')).convert('RGB') enh_col=ImageEnhance.Color(img) color=1.5image_colored=enh_col.enhance(color) enh_con=ImageEnhance.Contrast(image_colored) contrast=1.5image_colored=enh_con.enhance(contrast) frame=np.array(image_colored) cv2.imsho...
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。
uint8) #将NumPy数组转换为PIL图像 image = Image.fromarray(array) # 显示图像 image.show() 在上述示例中,我们首先创建了一个3x3的NumPy数组,表示一个彩色图像,其中红色、绿色和蓝色分别用RGB值表示。然后,我们使用Image.fromarray()方法将该数组转换为PIL图像对象。最后,我们可以使用图像对象的show()方法显示...
在处理图像数据时，例如需要对图像数据进行NumPy类型的处理，如加入椒盐噪声等，此时图像应为NumPy数组形式。可以使用PIL库提供的asarray()函数将Image对象转换为NumPy数组，代码如下：python from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.png')img_array = np.array(img)完成转换...
首先,确保已经安装了PIL库。可以使用以下命令安装PIL库: 导入所需的库: 导入所需的库: 创建一个四维Numpy数组,表示图像的维度为(batch_size,height,width,channels)。假设我们有一个名为image_array的四维Numpy数组。 使用np.squeeze()函数将数组的维度从(batch_size,height,width,channels)转换为(height,width,cha...
将NumPy数组转换为PIL图像对象: 使用PIL库中的Image.fromarray()方法可以将NumPy数组转换为PIL图像对象。需要注意的是,NumPy数组的数据类型应该为uint8,并且其形状应该是(高度, 宽度, 通道数)。 python # 假设我们有一个NumPy数组numpy_array,它的数据类型是uint8,形状是(高度, 宽度, 通道数) pil_image = Image...