可以使用多种方法将numpy.ndarray保存为图片,包括使用Pillow、Matplotlib和OpenCV等库。 使用Pillow Pillow是Python中常用的图像处理库,提供了简单易用的接口来将numpy数组转换为图片并保存。 python from PIL import Image import numpy as np # 创建一个随机的二维数组 array = np.random.rand(100, 100) * 255 ...
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...
将numpy.ndarray数据转换为所需的图像格式可以通过使用图像处理库来实现。以下是一种常见的方法: 1. 首先,确保你已经安装了所需的图像处理库,例如Pillow或OpenCV。你可以使用pi...
NumPy是Python语言中用于科学计算的一个开源库,它提供了强大的数组对象和各种数学函数,能够方便地进行数组计算、线性代数运算等。NumPy中最重要的数据结构是多维数组(ndarray),它是一个由相同类型的元素组成的表格,可以进行快速的向量化运算。 将NumPy数组转换成图像 在很多情况下,我们需要将NumPy数组中的数据可视化为图...
图片文件读取(Numpy的ndarray形式) 使用以下的图片为例。 np.array中调用PIL.Image.open()函数进行读取,并且可以查看数据的类型和形状(shape,行(高),列(宽),色(通道数))等信息。 需要注意的是色(通道数)的读取顺序是RGB(红,绿,蓝)。而OpenCV的cv2.imread()的读取顺序是(BGR),稍有不同。
im = Image.open("bryant.jpg")im.show()print('im的类型是:',type(im)) # im的类型是: <class'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>imgNumPy = np.array(im) # image类转numpyprint('imgNumPy的类型是:',type(imgNumPy)) # imgNumPy的类型是: <class'numpy.ndarray'>print('imgNumPy的形状是:',...
#ndarray转为python list,用于和Python原生结合编写程序 .tolist() #数组去重,把重复去掉,并且按从小到大生成一个新的数组 .unique(a) // 数组拼接(数组合并) ndarray是保存在内存中的一段连续值,增加值操作会重新分配内存,一般不推荐,可以用合并数组的方式模拟增加值 ...
caption = Image_Captioning(args, img) File "E:/PycharmProjects/ArsElectronica/image_captioning/sample.py", line 88, in Image_Captioning image_tensor = img.to(device) AttributeError: 'Image' object has no attribute 'to' 错误是这样的。
opencv 读取图片数据格式为numpy.ndarray,(高、宽、通道) PIL用PIL.Image.Image (宽、高、通道) 2、读写显示 读: Image.open() PIL读取顺序RGB 并通过.convert来定义读取图片类型:1:位图 L:灰度图 RGB:彩色图 cv2.imread('img.png',flags) opencv读取顺序BGR, flag=1默认彩色图片, 0:读取灰度图 ...
将一幅image转换为ndarray保存起来; 再在mpl的fig中读取保存的ndarray,并显示出该image; 并分析ndarray保存image的基本思想。 在mpl中,很多对象的一些参数设置都要借助ndarray的变换来实现一些绘图效果。因此理解ndarray保存图像,对后面学习相关内容非常有帮助。