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...
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...
在某些情况下,我们可能需要将Numpy数组转换回PIL图像对象。这可以通过PIL库的Image.fromarray()函数实现。以下是代码示例: #将Numpy数组转换为PIL图像 new_image = Image.fromarray(image_array) # 保存新图像 new_image.save("new_example.jpg") 1. 2. 3. 4. 5. 这样,我们就可以将处理后的Numpy数组转换回P...
本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。
importmatplotlib.pyplotasplt defimage_rotate(image_path, save_path, angle): """ 对图像进行一定角度的旋转 :param image_path: 图像路径 :param save_path: 保存路径 :param angle: 旋转角度 :return: """ image = Image.open(image_path)
python from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.png')img_array = np.array(img)完成转换后，可以进行各种NumPy数组类型的操作，例如在图像上加入椒盐噪声。使用NumPy的random模块可以轻松实现这一功能：python import random 随机生成椒盐噪声 noise = np.zeros_like(img_...
importPIL.Image as image # 图片的读取 data=image.open(r'a.png') # 转成numpy.array类型 data_array=np.array(data) #由numpy.array转成PIL.Image图片类型 data_array=image.fromarray(np.uint8(data)) # 图片旋转使用rotate(角度大小) data_array=data_array.rotate(180) ...
from PIL import Image from pylab import * # 读取图像到数组中 im = array(Image.open("empire.jpeg").convert('L')) #创建一个图像 figure() #不使用颜色信息 gray() #在原点的左上角显示轮廓图像 contour(im, origin = 'image')#检测图像轮廓 ...
有时我们使用PIL库读入图像数据后需要查看图像数据的维度,比如shape,或者有时我们需要对图像数据进行numpy类型的处理,所以涉及到相互转化,这里简单记录一下。 方法 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。 import numpy as np from PIL import Image im = Ima...
(DFG_tmb.jpg"#然后使用image中的open函数,传入我们的图片路径并返回图片对象image_object=Image.open(image_path)#显示图片image_object.show()#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#...