>>> im= Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test.jpg") >>> im.mode 'RGB' >>>im.palette >>> im= Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\test.gif") >>> im.mode 'P' >>>im.palette <PIL.ImagePalette.ImagePaletteobject at 0x035E7AD0> >>> pl= im.palette Pl为...
im = Image.open("古明地觉.jpg") r, g, b = im.split()print(r)# <PIL.Image.Image image mode=L size=960x626 at 0x1EB4768B048>print(g)# <PIL.Image.Image image mode=L size=960x626 at 0x1EB4768BF60>print(b)# <PIL.Image.Image image mode=L size=960x626 at 0x1EB47697320>...
img1 = Image.open(img1_path).convert('P') 使用PIL.Image.open()读取右图时默认为“P”模式,调用.convert() 函数更改图像模式, def convert(self, mode=None, matrix=None, dither=None, palette=WEB, colors=256)。1:1位,表示黑和白,存储时每个像素存储为8bit,二值化图。L:8位像素,灰度图。P:8...
1. img.convert('1') 模式‘1’ 为二值图像,非黑即白。每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白。 示例: fromPILimportImagedefconvert_1():image=Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg")image_1=image.convert('1')image.show()image_1.show() 结果: 2. img.convert(...
from PIL import Image img = Image.open("dog.jpg", mode="r") img1 = img.convert('1') ...
im.convert(“P”, **options) ⇒ image im.convert(mode, matrix) ⇒ image 使用不同的参数,将当前的图像转换为新的模式,并产生新的图像作为返回值。 本文我们采样的图片是lena的照片: 模式“1”: >>> from PIL import Image >>> lena = Image.open("lena.bmp") ...
PIL读取:以PIL.Image.open(img_path).convert('RGB)为例(原因详见第4小结) 图片类型为PIL图片,图片尺寸为WH(后面numpy一转就变了),在用np.array转一下之后,图片类型编程numpy数组,RGB三通道(故不需要转),数据类型为uint8(在前面np.array转成float32的话,此地就是float32),范围是0-255,变成HWC排列。
PIL.Image转换成OpenCV格式: importcv2fromPILimportImageimportnumpy path='/home/gavin/Desktop/demo-card-1.jpeg'img=Image.open(path).convert("RGB")#.convert("RGB")可不要,默认打开就是RGBimg.show()#转opencv#img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)img=cv2.cvtColor(np.array...
im.convert(mode,matrix)⇒image 使用不同的参数,将当前的图像转换为新的模式,并产生新的图像作为返回值。 本文我们采样的图片是lena的照片: 模式“1”: 代码语言:javascript 复制 fromPILimportImage lena=Image.open("lena.bmp")lena.mode'RGB'lena.getpixel((0,0))(226,137,125)lena_1=lena.convert("...
image_L.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对比上图可以发现,1模式得到图顿点很多,有点像高斯噪声的感觉,而L模式更平滑一些。 1.3 img.convert('P') 代码示例 from PIL import Image def convert_P(): image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_data...