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。 importnumpyasnpfromPILimportImageim=Image.open("test.png")#读入图片数据img=numpy.array(im)#转换为numpy 此时例如要处理加入椒盐噪声,这时使用numpy数组进行处理: forkinrange(n):i=int(numpy.random.random()*...
使用PIL库读入图像数据后，如果需要获取图像的维度，如shape，可以通过调用img.shape函数。但这个函数只能直接作用于NumPy数组，因此，若要使用img.shape获取图像维度，需先将Image对象转换为NumPy数组形式。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...
img1=im2uint8(img) imwrite(img1,'result.jpg') 或者python from PIL import Image import numpy as np import math img=Image.fromarray(np.uint8(img_array/float(math.pow(2,16)-1)*255)) img.save('22.png')
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...
PIL数据和numpy数据的相互转换 在做图像处理的时候,自己常用的是将PIL的图片对象转换成为numpy的数组,同时也将numpy中的数组转换成为对应的图片对象。 这里考虑使用PIL来进行图像的一般处理。 fromPILimportImage img= Image.open("lena.jpg")printtype(img)...
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)...
importcv2fromPILimportImageimportnumpy image=Image.open("plane.jpg")image.show()img=cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("OpenCV",img)cv2.waitKey() OpenCV转换成PIL.Image格式: importcv2fromPILimportImageimportnumpy img=cv2.imread("plane.jpg")cv2.imshow("OpenCV",img...
。 这个问题可能是由于PIL图像转换为Numpy数组时,没有正确处理灰度图像的颜色维度导致的。在PIL中,灰度图像只有一个通道,而彩色图像有三个通道(红、绿、蓝)。当将灰度图像转换为Numpy数组时...
验证PIL 再次转为 tensor importtorchfromPILimportImagetensor_img=torch.from_numpy(np.array(image)).permute(2,0,1).float()/255.0print(tensor_img)print(tensor_img.shape) 输出为 tensor([[[0.5137, 0.5137, 0.5216, ..., 1.0000, 1.0000, 1.0000], ...