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...
img = Image.open('image.png')img_array = np.array(img)完成转换后，可以进行各种NumPy数组类型的操作，例如在图像上加入椒盐噪声。使用NumPy的random模块可以轻松实现这一功能：python import random 随机生成椒盐噪声 noise = np.zeros_like(img_array)for i in range(img_array.shape[0]):for ...
image_array = np.array(image) # 使用np.asarray()函数 # image_array = np.asarray(image) 1. 2. 3. 4. 5. 转换完成后,image_array就是一个包含图像像素值的Numpy数组,我们可以对其进行各种操作,如裁剪、旋转、缩放等。 4. 打印数组形状 为了验证转换是否成功,我们可以打印出Numpy数组的形状。对于一...
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。 importnumpyasnpfromPILimportImageim=Image.open("test.png")#读入图片数据img=numpy.array(im)#转换为numpy 此时例如要处理加入椒盐噪声,这时使用numpy数组进行处理: forkinrange(n):i=int(numpy.random.random()*...
from PIL import Image import numpy as np # 打开图像 image = Image.open("path/to/your/image.jpg") # 将图像转换为numpy数组 image_array = np.array(image) print(image_array) 在这个示例中,我们首先从Pillow库中导入Image模块,然后使用Image.open()方法打开图像。接下来,我们使用np.array()方法将图像...
把某个RGB格式的图片以字节码的形式读入到内存中,然后使用PIL 和 CV2 来进行读写,并转成np.array 格式。 代码: fromPILimportImageimportcv2importnumpy as npfromioimportBytesIO f_path='/home/devil/x.JPEG'img=Image.open(f_path) img_array= np.array(img.convert('RGB')) ...
image = Image.open("example.jpg") 3、将PIL图像转换为Numpy数组 numpy_array = np.array(image) 现在,numpy_array就是一个包含图像像素值的Numpy数组,我们可以对其进行各种操作,例如裁剪、旋转、缩放等,以下是一些示例: 4、裁剪图像 cropped_image = image.crop((10, 10, 100, 100)) ...
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Image' 解决办法如下: lst = list() for file_name in os.listdir(dir_image): image = PIL.Image.open(file_name) lst.append(np.array(image)) arr = numpy.array(lst) 即,在list中的元素都已转化为numpy....
imageArray=cv2.imread("RGBImage.tiff",mode='RGB')print(type(imageArray)) 1. 2. 3. 输出 <type 'numpy.ndarray'> 1. 如何将具有灰度值的 2D Numpy 数组转换为 PIL 对象 importnumpyasnpfromPILimportImage myArray=np.linspace(0,1,256*256)array2D=np.reshape(myArray,(256,256))# 创建PIL图像...
img1=Image.open("f:\cat.jpg") pix_data2=np.array(img1.getdata()).reshape(img1.size[0],img1.size[1],3) pix_data4=pix_data2[0:,0:,0:1] pix_data5=pix_data2[0:,0:,1:2] pix_data6=pix_data2[0:,0:,2:3] pix_data7=pix_data2[0:,0:,0:2] ...