# 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()...
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....
frame=np.array(image_colored) cv2.imshow("img1",frame)
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): ...
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_array)f...
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.fromarray(np.uint8(data))# 图⽚旋转使⽤rotate(⾓度⼤⼩)data_array = data_array.rotate(180)# 调...
import numpy as np #Use PIL to access image data from PIL import Image img = Image.open('monalisa.jpg') #Create array from image data M = np.array(img) #Display array from image data display(Image.fromarray(M)) 1、缩小图像 def reduce_image_size_by_n(image, n): # Get the height...
PIL中的Image和numpy中的数组array相互转换 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 AI代码解释 img.flags.writeable=True # 将数组改为读写模式...
display(Image.fromarray(M)) 1、缩小图像 def reduce_image_size_by_n(image, n): # Get theheightandwidthof theimageheight,width, channels =image.shape # Reduce theheightandwidthby n new_height =height// n new_width =width// n # Create anewarrayto store the reducedimagedownsampled_image...
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