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()
image = PIL.Image.open(file_name) lst.append(np.array(image)) arr = numpy.array(lst) 即,在list中的元素都已转化为numpy.array,而非直接的Image对象。
img_path = 'path/to/your/image.jpg' # 替换为你的图像文件路径 img = Image.open(img_path) 将PIL图像对象转换为Numpy数组: 使用Numpy的array()函数或asarray()函数将PIL图像对象转换为Numpy数组。这两个函数在这里可以互换使用,但array()函数更为常见。 python img_array = np.array(img) 现在,img_...
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,...
pix_data2=np.array(img1.getdata()).reshape(img1.size[0],img1.size[1],3) im=Image.fromarray(np.uint8(pix_data2)) im.show() 这个程序的有意思之处在于把rgb图的通道,分开存入一个三维数组的三个维度中,可以加深对图片通道的理解,比如把程序修改成 ...
您可能需要使用numpy.copy让我可以编辑:I = numpy.copy(numpy.asarray(Image.open('test.jpg')))。 多亏了这个,我使用了np.array(image.getdata(),……),它比这个速度慢得多。 @不,对不起。请注意,如果您的图像是从0到1的浮点数组,则需要首先对其进行缩放:Image.fromarray(J*255)。
将plt或fig对象转为argb string的对象 将argb string对象图像转为array 或 Image 步骤一 区分对象为...
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: from PIL import Image import cv2 import numpy as np from io import BytesIO f_path = '/home/devil/x.JPEG' img = Image.open(f_path) ...
image_resize=raw_image.resize((128,128)) # image to array image_array=np.array(image_resize) # array to image image_output=Image.fromarray(image_array) # save image image_output.save("new_panda.jpg") plt.imshow(raw_image) plt.axis("off") ...
jpg) img1 = Image.open('2.png').convert('RGB') img2 = Image.open('3.png').convert('RGB') # Adjust the size of Sample $x_j$ (2.jpg) to match Sample $x_i$ (1.jpg) img2 = img2.resize(img1.size, Image.Resampling.BICUBIC) img1 = np.array(img1) img2 = np.array(img...