import numpy as np from PIL import Image 创建一个numpy.ndarray数组,表示图像数据。确保数组的形状和数据类型与图像一致。 代码语言:txt 复制 image_array = np.array([[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], dtype=np.uint8) 使用Pillow库将数组转换为图像对象
#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()
import cv2 # OpenCV默认使用BGR颜色空间,因此如果是RGB图像,需要转换 color_image_bgr = cv2.cvtColor(color_image_array, cv2.COLOR_RGB2BGR) #将NumPy数组转换为OpenCV图像对象 gray_image_cv = cv2.cvtColor(gray_image_array, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换为BGR格式 color_image_cv = color_image_bgr ...
import numpy as np from PIL import Image # 创建一个二维Numpy数组 array = np.array([[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], dtype=np.uint8) # 将Numpy数组转换为PIL图像对象 image = Image.fromarray(array) # 保存图像 image.save('output.png') 在上述示例代码中,首先创建了一个3x...
python把影像转成numpy数组 numpy转image 实现:图像———>多维数组———>变换后的图像 代码: import numpy as np from PIL import Image # 变换图像:一·读入图像。二·修改RGB值。三·保存为新的文件 a = np.array(Image.open("C:/Users/dell/Desktop/image/洪崖洞.jpg").convert('L')) # 把文件中...
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 = Image.open("test.png") #读入图片数据 img = numpy.array(im) #转换为numpy 此时例如要处理加入椒盐噪声,这时使用numpy数组进行处理: for k in range(n): ...
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_array)for i in range(img_array.shape[0]):for ...
1. PIL image转换成array 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 img.flags.writeable = True # 将数组改为读写模式 ...
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2、保存图像的numpy数组信息 loaded_image_data = (image, colour_type) 注意:使用numpy保存图像array信息,但由于image(image = cv2.imread(image_path))本身就是array,所以不需要numpy进行转换:OpenCV 加载的图像本身就是 NumPy 数组(array) ...