from PIL import Imageim = Image.open("ccb.png")print(im.size)im_resize0 = im.resize((640,480), Image.BILINEAR)print(im_resize0.size)im_resize1 = im.resize((640,480), Image.BICUBIC)print(im_resize1.size)im_resize2 = im.resize((640,480), Image.ANTIALIAS)print(im_resize2.size)...
image_bytes = image_file.read()# Base64编码 encoded_image = base64.b64encode(image_bytes).deco...
Python import numpy as np import imageio image = imageio.imread(r'[image-path]', as_gray=True) # getting the threshold value thresholdValue = np.mean(image) # getting the dimensions of the image xDim, yDim = image.shape # turn the image into a black and white image for...
PIL.Image.composite(image1,image2,mask) 通过在融合图像的基础上,加入一个具有透明度的遮罩来创建一张复合图(原文:Create composite image by blending images using a transparency mask) 参数 ·image1——第一张图片 ·image2——第二张图片,与第一张图片具有相同模式和尺寸 ·mask——一张mask图片,这张图片...
print("图像是否为只读:",im.readonly) 该属性的返回为 0 或者 1,分别对应着是和否,输出结果如下: 图像是否为只读: 1 4) info:查看图片相关信息 from PIL import Image im = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/c-net.png") # 包括了每英寸像素点大小和截图软件信息 ...
import numpy as np from PIL import Image from io import BytesIO img = open("1.jpg", "rb").read() #读取序列化的二进制码 img = BytesIO( img ) img = Image.open( img ) print("原图的height,weight分别为:", np.asarray(img).shape[:2]) ...
dataset = gdal.Open(filename, gdal.GA_ReadOnly) gdal.Open()的返回值dataset,是一个GDALDataset定义的栅格数据模型,包含多个栅格通道和其他元数据信息。 dataset不是一个可以直接显示的数据类型,可以通过GetRasterBand, ReadAsArray函数转换后使用matplotlib库进行图像显示。 作者最新文章 Python读取图像文件的三种方式...
'''printskimage.img_as_float(image).dtype# out: float64# img_as_float可以把image转为double,即float64 skimage.io.read 打开的图片类型为np数组, 值为0-255,尺寸为 H*W*C,且resize后值为0-1 OpenCV(python版)(BGR) importcv2importnumpyasnp ...
from PIL import Image import io import base64 # 将图像转为base64编码 # 读取图像文件 with open('image.jpg', 'rb') as image_file: image_data = image_file.read() # 将图像数据编码为Base64字符串 encoded_image = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8') print(encoded_image) #将PIL...
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) # array to image image_output=Image.fromarray(image_array) ...