pil_image.save(save_path) 使用OpenCV: python cv2.imwrite(save_path, np_array_bgr) 以下是完整的代码示例,使用PIL将NumPy数组保存为图像: python import numpy as np from PIL import Image # 生成一个随机的彩色NumPy数组 np_array = np.random.randint(0, 256, (100, 100, 3), dtype=np.uint8...
import numpy as np from PIL import Image im_source = Image.open('./assets/img2array.jpg') #应该修改成你的image保存的路径 im_ar = np.array(im_source) np.save('./assets/imgdata.npy',im_ar) #同样要修改为你保存数据文件的目录 im_ar.shape 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
from PIL import Image im = Image.fromarray(A) im.save("out.jpeg") 1. 2. 3. 你可以用几乎任何你想要的格式来替换"jpeg"。有关格式详见here更多细节 第三种方案 mport matplotlib matplotlib.image.imsave('out.png', array) 1. 2. 3. import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(m...
import numpy as np from PIL import Image # 创建一个二维Numpy数组 array = np.array([[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], dtype=np.uint8) # 将Numpy数组转换为PIL图像对象 image = Image.fromarray(array) # 保存图像 image.save('output.png') 在上述示例代码中,首先创建了一个3x...
import numpy as np import PIL.Image as Image img = Image.open('lena.png') data = np.array(img) 在这里插入图片描述 灰阶处理 luminosityGrey = np.dot(data[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]).astype(np.uint8) 在这里插入图片描述 二值处理 我们将灰阶处理后的数组打平成一维数组,然后排序...
image = Image.fromarray(image_array) 如果需要,可以对图像进行进一步的处理,例如调整大小、旋转等。 代码语言:txt 复制 resized_image = image.resize((100, 100)) 最后,将图像保存为所需的格式: 代码语言:txt 复制 resized_image.save("output.jpg") ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读入图片 image = Image.open('./work/vehicle1.jpg') image = np.array(image) # 查看数据形状,其形状是[H, W, 3], # 其中H代表高度, W是宽度,3代表RGB三个通道 ...
importnumpy as np fromPILimportImage # im = Image.open('pic/cat.jpg') # im.show() # im.save("pic/cat.png") defsave_pic_np(): im=Image.open('pic/cat.jpg') m=np.array(im) # print(m) np.save('demo.npy',m) defread_pic_np(): ...
2. NumPy → Image #从NumPy数组创建图像new_img = Image.fromarray(img_array)# 保存图像new_img.save("output.png") AI代码助手复制代码 关键点: - 数组需为uint8类型(0-255范围) - 支持mode参数指定色彩模式(如’L’表示灰度) 三、OpenCV图像与NumPy转换 ...
im_gray = np.array(Image.open('./data/01/lena.jpg').convert('L')) print(im_gray.shape) # (225, 400) 1. 2. 3. 4. 使用np.asarray()同样可以返回得到一个ndarray的数组。但是使用np.array()返回的是一个允许被更改的ndarray,np.asarray()返回的ndarra不允许被更改。