接下来,我们使用PIL库的Image.open()函数打开一张图像文件。这里假设我们有一张名为example.jpg的图像文件: image = Image.open("example.jpg") 3. 将PIL图像转换为Numpy数组 现在,我们可以使用Numpy库的array()函数或asarray()函数将PIL图像转换为Numpy数组。这两个函数在大多数情况下是等价的,都
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()方法将图像转换为numpy数组。最后,我们打印转换后的numpy数组。 请注意,这个示例仅适用于静态图像。如果您要处理视频或实时图像,您需要使用其他库,例如OpenCV。
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。 import numpy as np from PIL import Image im = Ima...
在处理图像数据时，例如需要对图像数据进行NumPy类型的处理，如加入椒盐噪声等，此时图像应为NumPy数组形式。可以使用PIL库提供的asarray()函数将Image对象转换为NumPy数组，代码如下：python from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.png')img_array = np.array(img)完成转换...
numpy_array与PIL.Image之间的互转 # conding:utf-8 importmatplotlib.pyplot as plt importnumpy as np importPIL.Image as image # 图片的读取 data=image.open(r'a.png') # 转成numpy.array类型 data_array=np.array(data) #由numpy.array转成PIL.Image图片类型...
filter(ImageFilter.EMBOSS) im_blur.show() 边缘检测 例: from PIL import ImageFilter im_blur=image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) im_blur.show() 轮廓提取 Image与其他的转换 numpy转Image Image.fromarray(array) array为numpy数组 Image转为numpy from PIL import Image image = Image.open(...
>>> 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.fromarray(numpy.uint8(I)) 资料来源: 使用FFT、Python 过滤 numpy 图像 如果您出于某种原因想要明确地执行此操作,则在 correlation.zip 中的 此页面 上有使用 getdata() 的 pil2arra...
numpy_array与PIL.Image之间的互转# conding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import PIL.Image as image # 图⽚的读取 data = image.open(r'a.png')# 转成numpy.array类型 data_array = np.array(data)# 由numpy.array转成PIL.Image图⽚类型 data_array = image....
matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求,本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知,这个库处理图像会出现内存泄漏的问题,原想着将plt的图转出来用opencv存就好了,然而并没有,牢骚完毕。
Python PIL 的image类和numpy array之间的互换 import cv2 import numpyasnpfromPIL import ImagefromPIL import ImageEnhance def getline(frame): img= Image.fromarray(frame.astype('uint8')).convert('RGB') enh_col=ImageEnhance.Color(img) color=1.5image_colored=enh_col.enhance(color)...