open('path_to_your_image.jpg') #将PIL图像对象转换为ndarray img_ndarray = np.array(img_pil) # 如果需要,可以将ndarray转换为uint8类型,确保像素值在[0, 255]范围内 img_ndarray = img_ndarray.astype(np.uint8) 请注意,如果图像是彩色的,转换后的ndarray的形状将是(height, width, channels),其中c...
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')) f_bytes= open(f_path,...
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...
1. PIL image转换成array img = np.asarray(image) 1. 需要注意的是,如果出现read-only错误,并不是转换的错误,一般是你读取的图片的时候,默认选择的是"r","rb"模式有关。 修正的办法: 手动修改图片的读取状态 img.flags.writeable = True # 将数组改为读写模式 1. 2. array转换成image 1 Ima...
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...
1. PIL image转换成array img = np.asarray(image) 或 img=np.array(image) 需要注意的是,如果出现read-only错误,并不是转换的错误,一般是你读取的图片的时候,默认选择的是"r","rb"模式有关。 修正的办法: 手动修改图片的读取状态 img.flags.writeable = True # 将数组改为读写模式 或者 im = Image....
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] ...
from PIL import Image import numpy as np 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)f...
np.array1D--->np.array3D :Opencv需要的三维数组格式 #正常情况下,彩色图片会变成三维image_3d=cv2.imdecode(image_1d,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 转换Opencv格式# 如果图片是灰度图片,那么通过上面的转换得到的依旧是一个二维的数组,如果后续模型需要强制转为三维的,则通过下面的方式进行扩张iflen(image_3d.shape)=...
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...