首先，你需要将图像数据转换为Numpy数组。这可以通过使用Numpy的array函数来完成，该函数接受一个图像对象作为输入，并返回一个对应的Numpy数组。例如，如果你有一个名为image的图像对象，你可以这样进行转换：```python array = np.array(image)```接下来，你可能想要了解这个数组的形状。你可以通过调用数组的shape属...
from PIL import Image import numpy as np # 创建一个尺寸为 (14, 15, 3) 的示例数组(RGB 图像数据) array_rgb = np.random.randint(0, 256, size=(14, 15, 3), dtype=np.uint8) #将 NumPy 数组转换为 PIL 图像对象 pil_image = Image.fromarray(array_rgb) # 保存为图像文件 pil_image.save...
导入模块:from PIL import Image 打开图片文件:image = Image.open('image_path') 调整大小、裁剪等操作:resized_image = image.resize((new_width, new_height))、cropped_image = image.crop(box) 保存修改后的图片:resized_image.save('output_file_name') 示例代码: from PIL import Image # 打开图片文...
fromPILimportImageimage_width,image_height=30,30# 填充占位数据image_bytes=bytearray([0x70,0x70,0x70])*image_width*image_heighti=0# 设置颜色渐变foryinrange(image_height):forxinrange(image_width):image_bytes[i]=int(255.0*(x/image_width))# Rimage_bytes[i+1]=int(255.0*(y/image_height)...
使用numpy.asarray 方法( 不唯一,可参见Array creation routines)将 Image 对象的数据转换为 numpy 数组,进而可以对其进行计算处理。转换后 numpy 数组的数据类型根据 Image 数据对象本身的数据类型推断获得,使用时也可使用 numpy.asarray 的 dtype 参数指定转换后的数据类型。
使用Pillow库中的Image.fromarray()函数,将NumPy数组转换为Pillow图像对象。 python from PIL import Image pil_image = Image.fromarray(numpy_array) 将转换后的图像数据赋值给Pillow图像对象: 这一步实际上在调用Image.fromarray()时已经完成了。Image.fromarray()函数会创建一个新的Pillow图像对象,并将NumPy数组的...
from PIL import Image import io im1 = Image.open('d:\\mask3\\type_ARGB32.png') # 直接打开 2) 从文件对象中打开: 这种方式是先使用 open() 函数以二进制只读模式打开文件,然后将文件对象传递给 PIL 中的 Image.open() 方法进行加载并创建 Image 对象。
from PIL import Image,ImageDraw #创建 Image 对象,当做背景图 im = Image.new('RGB',(200,200),color='gray') #创建 ImageDraw 对象 draw = ImageDraw.Draw(im) #以左上角为原点,绘制矩形。元组坐标序列表示矩形的位置、大小;fill设置填充色为红色,outline设置边框线为黑色 ...
from PIL import Image import io im1 = Image.open('d:\\mask3\\type_ARGB32.png') # 直接打开 2) 从文件对象中打开: 这种方式是先使用 open()函数以二进制只读模式打开文件,然后将文件对象传递给 PIL 中的Image.open() 方法进行加载并创建 Image 对象。
要使用Pillow库进行图像的相位相关性分析,可以按照以下步骤:1. 导入Pillow库:```pythonfrom PIL import Image```2. 加载要进行相位相关性分...