要将PIL图像转换为numpy数组,您可以使用Python的Pillow库。以下是一个简单的示例: ```python from PIL import Image import numpy as n...
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。
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,...
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...
numpy+PIL实现图片的合成与分割 # 实现对375*500的图片进行分割importnumpyas npfromPILimport Imageimg = Image.open("1.jpg")img = img.resize((500,376))# img.show()img_data = np.array(img)# print(img_data.shape)img_data = img_da ...
from PIL import Imageimport numpy as npL_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) 然后就可以转换了哈。 如果是大量的图片呢,那就笨办法,用循环判断吧: ...
importnumpyasnp# 导入Numpy库# 将RGB图像转换为Numpy数组rgb_array=np.array(image)# 初始化YUV数组yuv_array=np.zeros(rgb_array.shape,dtype=np.float32)# 分离R、G、B通道R=rgb_array[...,0]G=rgb_array[...,1]B=rgb_array[...,2]# 计算Y、U、V通道yuv_array[...,0]=0.299*R+0.587*G+...
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')) ...
Image.open(object.logo.path).convert('RGB').save('/tmp/output.png') 结果 两种方式,生成的图像如下所示: 有没有办法来解决这个问题?我想要在过去透明背景的地方有白色背景。 解决方案 感谢伟大的答案,我想出了以下功能集合: import Image import numpy as np ...
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....