import numpy as np from PIL import Image im_source = Image.open('./assets/img2array.jpg') #应该修改成你的image保存的路径 im_ar = np.array(im_source) np.save('./assets/imgdata.npy',im_ar) #同样要修改为你保存数据文件的目录 im_ar.shape 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
确保保存路径存在,并以正确格式保存图像 importnumpyasnpimportcv2importos# 生成随机 NumPy 数组image_array=np.random.randint(0,256,(100,100,3),dtype=np.uint8)# 定义保存路径save_path='images'ifnotos.path.exists(save_path):os.makedirs(save_path)# 保存图像cv2.imwrite(os.path.join(save_path,'o...
#[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])] 错误的分割 范例的Array只有4列,只能等量对分,因此输入以上程序代码后Python就会报错。 print(np.split(A, 3, axis=1)) #ValueError: array split does not result in an equal division 为了解决这种情况...
本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。
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_...
importPIL.Image as image # 图片的读取 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) ...
array([1, 2, 3, 4, 5]) 代码: array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) array2 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 方法二:使用arange函数,指定取值范围和跨度创建数组对象。 代码: array3 = np.arange(0, 20, 2) array3 输出: array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10,...
fromPILimportImageimportnumpyasnpimg=Image.open('example.png')data=np.array(img)# axis=0 is vertical, axis=1 is horizontalverticalData=np.flip(data,axis=0)verticalImg=Image.fromarray(verticalData)verticalImg.save('vertical.png') 请添加图片描述 ...
numpy_array与PIL.Image之间的互转# conding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import PIL.Image as image # 图⽚的读取 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....
array([[-0.4094,0.9579, -1.0389], [-1.1115,3.9316,2.7868]]) 第一个例子中,所有的元素都乘以10。第二个例子中,每个元素都与自身相加。 ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数组数据类...