fromPILimportImage# 打开字节流文件withopen('image_bytes.jpg','rb')asf:image_bytes=f.read() 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们使用了Python的open函数来打开字节流文件,并使用rb模式以二进制模式读取文件。然后,我们使用read方法将文件的字节流数据读取到image_bytes变量中。 转换为图像对象 接下来,...
代码: fromPILimportImageimportcv2importnumpy as npfromioimportBytesIO f_path='/home/devil/x.JPEG'img=Image.open(f_path) img_array= np.array(img.convert('RGB')) f_bytes= open(f_path,'rb').read() img_array2=Image.open(BytesIO(f_bytes)) img_array2 = np.asarray(img_array2, np....
代码: from PIL import Image import cv2 import numpy as np from io import BytesIO f_path = '/home/devil/x.JPEG' img = Image.open(f_path) img_array = np.array(img.convert('RGB')) f_bytes = open(f_path, 'rb').read() img_array2 = Image.open(BytesIO(f_bytes)) img_array2 ...
PIL 全称为 Python Imaging Library，已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库了。PIL 功能非常强大，...
from PIL import Imageimport cv2import numpy as npfrom io import BytesIOf_path = '/home/devil/x.JPEG'img = Image.open(f_path)img_array = np.array(img.convert('RGB'))f_bytes = open(f_path, 'rb').read()img_array2 = Image.open(BytesIO(f_bytes))img_array2 = np.asarray(img_...
使用img.readonly检查图像是否只读:在检查图像是否只读时,使用img.readonly属性,它可以在内存中检查图像是否只读,而不是创建新的图像。 使用img.format_description获取图像格式描述:在获取图像格式描述时,使用img.format_description属性,它可以在内存中获取图像格式描述,而不是创建新的图像。 使用img.getim()获取图像...
print(image_base64)```上述代码首先打开图片文件，然后将其保存到`BytesIO`对象中，接着读取该对象中...
2. 从字节码(Bytes)中读取图片,然后 resize 大小: importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfromPILimportImagefromioimportBytesIO 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...
1. PIL 与 cv2 相互转化 {代码...} 2. PIL 与 bytes 相互转化 {代码...} 3. cv2 与bytes 相互转化 {代码...}
问题在于Image.tobytes()返回字节对象的方式。它似乎是无效数据,并且“编码”只能是原始数据,它似乎仍然输出错误数据,因为几乎每个字节都以\xff\格式出现。但是,通过 BytesIO 保存字节并使用.read()函数读取整个图像给出了正确的字节,以后需要时可以实际使用。