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: 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pip命令来安装它们。 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from PIL import Image 创建一个numpy.ndarray
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...
以下是一个使用 PIL 将 numpy.ndarray 保存为 PNG 图片的示例代码: python import numpy as np from PIL import Image # 假设我们有一个有效的图像数据 ndarray image_array = np.random.randint(0, 256, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8) #将 ndarray 转换为 PIL 图像对象 image = Image.fromarra...
# 因此opencv与PIL.Image, tensor的格式转换和numpy与PIL.Image, tensor的格式转换一样 img_cv = cv2.imread(img_path) print(type(img_cv)) # <class 'numpy.ndarray'> img_tensor = torch.from_numpy(img_cv) print(type(img_tensor)) # <class 'torch.Tensor'> ...
详解img should be PIL Image. Got 当使用Python中的PIL(Python Imaging Library)库进行图像处理时,有时会遇到如下错误提示:img should be PIL Image. Got <class 'numpy.ndarray'>。本文将解释该错误的原因和解决方法。 问题描述 在使用PIL库对图像进行处理时,如果将一个numpy.ndarray类型的数组作为参数传递给PIL...
PIL,OpenCV和ndarray 数组之间转换 1fromPILimportImage2importnumpy as np3importcv24img_cv=cv2.imread('C:/Users/dell/Desktop/1.jpg')##opencv读取图像5img_pil=Image.open('C:/Users/dell/Desktop/2.jpg')##PIL读取图像6img_opencv_np=np.array(img_cv)#opencv转为ndarray数组7img_pil_np=np.array...
【摘要】 详解img should be PIL Image. Got <class 'numpy.ndarray'>当使用Python中的PIL(Python Imaging Library)库进行图像处理时,有时会遇到如下错误提示:img should be PIL Image. Got <class 'numpy.ndarray'>。本文将解释该错误的原因和解决方法。问题描述在使用PIL库对图像... ...
PIL，OpenCV和ndarray 数组之间转换 1from PIL import Image 2import numpy as np 3import cv2 4 img_cv=cv2.imread('C:/Users/dell/Desktop/1.jpg')##opencv读取图像 5 img_pil=Image.open('C:/Users/dell/Desktop/2.jpg')##PIL读取图像 6 img_opencv_np=np.array(img_cv)#opencv转为ndarray数组 7...
灰度图是将彩色图像转换为黑白图像的一种处理方式。在NDArray中,灰度图可以通过将RGB三个颜色通道的值按一定比例加权求和得到。具体实现代码如下: importnumpyasnpfromPILimportImage# 读取彩色图像image=Image.open("great_wall.jpg")image_array=np.array(image)# 计算灰度值gray_array=np.dot(image_array[...,...
<type'numpy.ndarray'> 由于PIL也是基于numpy的,因此可以很容易的通过使用numpy中的函数来进行类型的转换。 img_tr =Image.fromarray(tr_img)printtype(img_tr)<class'PIL.Image.Image'> 可以通过PIL中Image中的fromarray,直接将一个数组对象转换成为PIL中的图片对象,然后就可以使用PIL中对应的方法来进行处理了。