importnumpy as np 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) # 调用自...
最近遇到了需要获取plt图像数据的需求,本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知,这个库处理图像会出现内存泄漏的问题,原想着将plt的图转出来用opencv存就好了,然而并没有,牢骚完毕。 转换思路 总体分为两步完成目标: 将plt或fig对象转为argb string的对象 将argb string对象图像...
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....
noisy_img_array = img_array + noise 最后，将处理后的NumPy数组形式的图像数据转换回PIL库中的Image对象，以便进行后续的图像处理或显示。可以使用PIL库的Image.fromarray()函数实现这一转换：python from PIL import Image noisy_img = Image.fromarray(noisy_img_array)noisy_img.show()以上步骤详细...
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)...
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...
最近遇到了需要获取plt图像数据的需求，本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法...
img = Image.open(r"/Users/Sakura_Yuki/Downloads/16bit.tif") # 转成array re_img = np.asarray(img) print(re_img.dtype) # array转回Image对象 # 显示方法一 im = Image.fromarray(np.uint8(img)) #显示方法二,更合理 img_nrm = (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)...
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_pil = transforms.ToPILImage()(x.astype(np.uint8)) x_pil.size out: (128, 256) ### x_numpy = np.array(x_pil) x_numpy.shape out: (256, 128) 注:pytorch默认的数据格式为CHW x =torch.zeros([256, 128, 3]) x_pil = transforms.ToPILImage()(x) ...