现在,你可以对numpy数组进行操作,然后将其转换回图像格式。 #代码示例```python from PIL import Image#将numpy数组转换为图像new_image = Image.fromarray(image_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤4:保存图像 最后,你可以使用PIL库的save()方法来保存图像。 #代码示例```python#保存图像new_image.save('n...
array(img2) # 创建 Mixup 实例 mixup = Mixup(0.6) # 应用 Mixup 操作 img_mixup = mixup(img1, img2) # 将 NumPy 数组转换回 PIL 图像img_result = Image.fromarray(img_mixup.astype('uint8')).convert('RGB') # 保存图像 img_result.save('./mixup_image.jpg') 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光...
print("旋转后的图像数组形状:", rotated_image_array.shape) 1. 2. 3. 4. 需要注意的是,旋转后的图像尺寸可能会发生变化,因此旋转后的Numpy数组形状也可能与原始数组不同。 3. 缩放图像 我们可以使用PIL图像的resize()方法对图像进行缩放,然后将缩放后的图像转换为Numpy数组: # 缩放图像(新尺寸为100x100) ...
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。
()#把这个图像对象转换为矩阵形式input_image = np.array(image_object)#利用numpy库中的.shape读取这个矩阵的大小,也就是图片的大小matrix_size = input_image.shape#创建出高度,宽度,通道数,并从.shape中读取值height, width, channels = input_image.shape#利用np.zero根据拿到的高度,宽度,通道数创建出大小...
import numpy as np from PIL import Image # Set height and width h, w = 5, 4 # Create image from Numpy array of float32 and save as TIFF naA = np.linspace(-1000, 1000, h*w, dtype=np.float32).reshape((h,w)) Image.fromarray(naA).save('floats.tif') ...
array为numpy数组 Image转为numpy from PIL import Image image = Image.open(filepath) array = np.array(image) Image转为Pytorch张量 import torchvision.transforms as transforms import cv2 as cv img = cv.imread('image/000001.jpg') print(img.shape) # numpy数组格式为(H,W,C) tran...
array[:,200:]=[255,255,0] img = Image.fromarray(array) img.show() img.save("C:/Users/Administrator/Desktop/数组生成图像.png") 输出结果如下所示: 图1:NumPy数组创建图像 图像转化为ndarray数组 下面将图像以 ndarray 数组的形式进行输出,示例如下: ...
2. 将 PIL 图像转换为 Numpy 数组接下来,您需要将 PIL 图像转换为 Numpy 数组,以便将其转换为 PyTorch Tensor。您可以使用 PIL 的 toarray() 方法来完成这个任务。下面是一个示例代码片段: import numpy as np image_np = np.array(image) 3. 将 Numpy 数组转换为 PyTorch Tensor现在,您需要将 Numpy 数组...
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数组形式。可以使用PIL库提供的asarray()函数将Image对象转换为NumPy数组，代码如下：python from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.png')img_array = np.array(img)完成转换...