要将PIL(Python Imaging Library,现已更名为Pillow)中的Image对象转换为NumPy数组,你可以按照以下步骤操作: 导入必要的库: 你需要导入PIL库(现在通常被称为Pillow)和NumPy库。 python from PIL import Image import numpy as np 加载或创建一个PIL.Image.Image对象: 你可以使用Image.open()函数加载一个图像文件,...
为了更直观地展示PIL图像转换为Numpy数组后的应用,我们可以对转换后的Numpy数组进行裁剪、旋转和缩放等操作,并将结果转换回PIL图像进行显示或保存。 1. 裁剪图像 我们可以使用PIL图像的crop()方法对图像进行裁剪,然后将裁剪后的图像转换为Numpy数组: # 裁剪图像(左上角和右下角坐标) cropped_image = image.crop((...
要将PIL图像转换为numpy数组,您可以使用Python的Pillow库。以下是一个简单的示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 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) ...
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1],3) 但是,在我修改了数组之后,如何将它加载回 PILImage?pic.putdata()不能正常工作。 打开I作为数组: >>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg')) 对I做一些事情,然后将其转换回图像: >>> im = PIL.Image.fromarra...
要将PIL 图像对象转换为 numpy 数组,我们可以使用numpy.asarray()。 importnumpyasnpfromPILimportImage myImage=Image.open("/content/companylogo.jpg")myImageArr=np.asarray(myImage)print(myImageArr.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 输出 (298, 33, 1500) ...
在上述代码中,首先使用PIL库的Image.open函数读取灰度图像,并使用convert函数将其转换为灰度模式。然后,使用Numpy的array函数将图像转换为Numpy数组。接下来,使用reshape函数将数组的形状从(高度,宽度)改为(高度,宽度,1)。最后,使用matplotlib库的imshow函数显示图像。
有时我们使用PIL库读入图像数据后需要查看图像数据的维度,比如shape,或者有时我们需要对图像数据进行numpy类型的处理,所以涉及到相互转化,这里简单记录一下。 方法 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。
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....
PIL数据和numpy数据的相互转换 在做图像处理的时候,自己常用的是将PIL的图片对象转换成为numpy的数组,同时也将numpy中的数组转换成为对应的图片对象。 这里考虑使用PIL来进行图像的一般处理。 fromPILimportImage img= Image.open("lena.jpg")printtype(img)...
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...