例如,你可以使用cv2.cvtColor来转换颜色空间。 python import cv2 import numpy as np # 创建一个NumPy数组 np_array = np.random.randint(0, 256, (100, 100, 3), dtype=np.uint8) #将NumPy数组转换为OpenCV图像 cv2_image = cv2.cvtColor(np_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 假设你需要从BGR转换为RGB...
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...
用PIL.Image的open方法得到的是一个特定图片类型的PIL对象,需要用numpy的array方法或者asarray方法转化成numpy的ndarray形式,不同于cv2,Image读取的图片是RGB的。 img = Image.open(path) print(img) # 输出 <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=300x240 at 0x18943488> 1. 2. 3. 4. 这...
all': lambda x: str(fractions.Fraction(x).limit_denominator())}) # 定义矩阵 c = np.array(...
cv2.circle(img, (100, 63), 55, (255, 0, 0), -1) # 多边形,指定一个数组代表各个点 # True代表第一个点和最后一个点是否连线 pts = np.array([[10, 5], [20, 30], [70, 20], [50, 10]], np.int32) cv2.polylines(img,
cv2.imread函数返回np.numpy类型 Image.open()函数返回Image对象 fromPILimportImageimportnumpy as np im= Image.open("/home/lw/a.jpg") im.show() img= np.array(im)#image类 转 numpyimg = img[:,:,0]#第1通道im=Image.fromarray(img)#numpy 转 image类im.show()...
import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') #将OpenCV图像转换为NumPy数组 image_np = np.array(image) 复制代码 将NumPy数组转换为OpenCV图像: import cv2 import numpy as np # 创建一个NumPy数组 image_np = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8) #将NumPy...
output_image = output_array.reshape((32, 32, 3)) 代码语言:txt 复制 这将把一维数组转换为一个形状为(32, 32, 3)的三维数组,其中32表示图片的宽度和高度,3表示图片的通道数(例如,RGB图像有3个通道)。 现在,你可以使用转换后的三维数组output_image进行进一步的处理,例如保存为图片文件、显示...
import cv2 import json from matplotlib import pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 读取图片 def read_this(image_file, gray_scale=False): image_src = cv2.imread(image_file) if gray_scale: image_src = cv2.cvtColor(image_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
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) 如果一定要用np.array: image_array = np.array(image) loaded_image_data = (image_array, colour_type) 3、已知图像的array信息,显示图像 1...