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()...
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()...
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...
import numpy as np from PIL import Image 2. 将NumPy数组转换为PIL图像可以处理的格式 NumPy数组转换为图像之前,需要确保数组的形状和数据类型适合图像处理。通常,图像数据应该是三维的,形状为(高度, 宽度, 颜色通道数),并且数据类型应该是无符号8位整型(np.uint8)。 假设你有一个NumPy数组np_array,它的形状...
将NumPy数组转换为PIL图像可以通过PIL库中的Image.fromarray()方法实现。该方法接受一个NumPy数组作为参数,并返回一个对应的PIL图像对象。 以下是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy as np from PIL import Image # 创建一个NumPy数组 array = np.array([[255...
pil_image=Image.open(io.BytesIO(byte_stream)) 1. 2. 3. 将PIL对象转换为Numpy数组:有时候我们需要将PIL对象转换为Numpy数组,以便进行更复杂的数值计算和图像处理。可以使用numpy.array()方法将PIL对象转换为Numpy数组。代码如下: importnumpyasnp
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...
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。
# PIL to numpy img = np.array(img) 做一个总结 1.用Image.open(img)是读取的RGB图像, 直接imshow(img)可以得到正确彩色图 2.用Image.open(img).convert('L')确实是转换到了灰度图(转换到numpy中可以看见是单通道且imshow正常), 直接plt.imshow(img)颜色会乱, 原因在于plt库 ...