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,...
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()方法打开图像。接下来,我们使用np.array()方法将图像...
当使用PIL.Image读取图像时,如果直接使用numpy.array()转换会出现错误: lst = list() for file_name in os.listdir(dir_image): image = PIL.Image.open(file_name) lst.append(image) arr = numpy.array(lst) 此时,上述最后一行在执行时会出现错误: TypeError: int() argument must be a string, a ...
最后，将处理后的NumPy数组形式的图像数据转换回PIL库中的Image对象，以便进行后续的图像处理或显示。可以使用PIL库的Image.fromarray()函数实现这一转换：python from PIL import Image noisy_img = Image.fromarray(noisy_img_array)noisy_img.show()以上步骤详细介绍了如何在Python中实现PIL库中的Image对...
PIL对象和numpy三维数组的互相转换 #https://stackoverflow.com/questions/384759/how-to-convert-a-pil-image-into-a-numpy-arrayfromPILimportImageimportnumpy as np img1=Image.open("f:\cat.jpg") pix_data2=np.array(img1.getdata()).reshape(img1.size[0],img1.size[1],3)...
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....
1、numpy和PIL互转 fromPILimportImageimportnumpy as npimportcv2 img= cv2.imread('image.jpg') np.size(img,0)#0,1,2print(type(img))#numpy to PILpil_img=Image.fromarray(img)print(type(pil_img))#PIL to numpynp_img=np.array(pil_img)print(type(np_img)) ...
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。
1from PIL import Image 2import numpy as np 3import cv2 4 img_cv=cv2.imread('C:/Users/dell/Desktop/1.jpg')##opencv读取图像 5 img_pil=Image.open('C:/Users/dell/Desktop/2.jpg')##PIL读取图像 6 img_opencv_np=np.array(img_cv)#opencv转为ndarray数组 7 img_pil_np=np.array(img_pil)...
# 因此opencv与PIL.Image, tensor的格式转换和numpy与PIL.Image, tensor的格式转换一样 img_cv = cv2.imread(img_path) print(type(img_cv)) # <class 'numpy.ndarray'> img_tensor = torch.from_numpy(img_cv) print(type(img_tensor)) # <class 'torch.Tensor'> ...