以下我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“CMYK”图像。 样例: >>>from PIL import Image >>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg") >>> lena_cmyk =lena.convert("CMYK") >>> lena_cmyk.mode 'CMYK' >>>lena_cmyk.getpixel((0,0)) (58, 144, 177, 0) >>> le...
im.convert(mode) ⇒ image 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。 PIL中有九种不同模式。分别为1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。 原图像: 1、 模式“1”---二值图像 模式“1”为...
在上面的代码中,我们首先使用Image.open()方法读取了一个图片文件example.png,然后使用convert()方法将其转换为RGB格式的图片,最后使用save()方法将转换后的图片保存为新文件rgb_example.png。 通过这样的方法,我们可以将使用PIL读取的图片转换为RGB格式的图片,以便后续处理。 类图 Image- img+convert(mode)+save(fi...
使用PIL可以使用 Image.convert(" ") 的方法 fromPILimportImage img= Image.open('test.png')#将一个4通道转化为rgb三通道img = img.convert("RGB") PIL包含九种不同模式:1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F 使用Image.convert(),可以在这九中模式中进行切换。 模式1为二值图像,非黑即白。 模式L为灰...
导入PIL库:from PIL import Image 加载图像:image = Image.open('image.png')其中,'image.png'是透明的PNG图像文件的路径。 转换为RGB模式:image = image.convert('RGB')这一步是将图像转换为RGB模式,以便后续处理。 进行图像处理: 根据具体需求,可以对图像进行各种处理操作,例如调整大小、裁剪、旋转等。
>>> from PILimport Image >>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg") >>> lena_1 =lena.convert("1") >>> lena_1_rgb =lena_1.convert("RGB") >>> lena.getpixel((0,0)) (197,111,78) >>>lena_1.getpixel((0,0)) ...
图片类型为numpy的数组,BGR三通道(png或jpg格式都是三通道。后期需要转成RGB),数据类型为uint8(后期用np.array转一下成float32),范围是0-255,HWC排列。 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...
下面是使用PIL将图像从HSV转换为RGB的步骤: 导入PIL库和colorsys模块: 代码语言:txt 复制 from PIL import Image import colorsys 打开图像文件: 代码语言:txt 复制 image = Image.open("image.jpg") 将图像转换为HSV模式: 代码语言:txt 复制 image_hsv = image.convert("HSV") 获取图像的宽度和高度: 代码...
PIL有九种不同色彩模式: 1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F 这里简单记录一下前三种 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.open(object.logo.path).convert('RGB').save('/tmp/output.png') 结果 两种方式的结果图像如下所示: 结果文件 有没有办法解决这个问题?我想要白色背景曾经是透明背景。 解 感谢出色的答案,我提出了以下函数集合: import Image import numpy as np ...