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()
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。
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 fromPILimportImageimportnumpy as np img1=Ima...
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_array就是一个Numpy数组,包含了图像的数据。数组的形状取决于图像的模式和尺寸。例如,对于一个RGB图像,...
importnumpyasnp L_path='train/5509031.jpg' L_image=Image.open(L_path) out=L_image.convert("RGB") img=np.array(out) print(out.mode) print(out.size) print(img.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 然后就可以转换了哈。
importnumpyasnp fromPILimportImage importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline # read image raw_image=Image.open("panda.jpg") # image resize image_resize=raw_image.resize((128,128)) # image to array image_array=np.array(image_resize) ...
如果是RGB图片,那么转换为array之后,就变成了一个rowscolschannels的三维矩阵,因此,我们可以使用 img[i,j,k] 来访问像素值。 例1:打开图片,并随机添加一些椒盐噪声 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg')) ...
OpenCV在cv2.imread()后数据类型为numpy.ndarray,格式为(h,w,c),像素顺序为BGR; 3.torchvision.transforms.ToTensor() 源码说明:将PIL image或者一个numpy.ndarray变成tensor 当PIL image在(L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1)之间 当numpy.adarray类型为np.uint8 输入应该是numpy.ndarray,维度...
PILfrom PIL import Image import numpy as np #读取图片,默认RGB,读取出来后不是array格式需进一步转换 img = Image.open('photo.jpg').convert('RGB') #保存图片 img.save('./savePhoto.jp…
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(img2) gaussian = Gaussian(300) img = gaussian(img1,img2) img = Image.fromarray(img....