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...
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)...
numpy.asarray(im)—与numpy.array(im, copy=False) 相同。据说,它不会复制,而是使用原始对象的内存。但比那复杂一点。 有人会认为在第二种情况下,NumPy 数组变成了原始图像的一种表示,如果更改 NumPy 数组,图像也会发生变化。事实上,事实并非如此: In [1]: from PIL import Image In [2]: import numpy...
from PIL import Image import numpy as np 创建空白图像并设置大小、颜色模式等属性: width = 500 # 图像宽度 height = 300 # 图像高度 color_mode = "RGB" # 颜色模式(RGB或RGBA) background_color = (255, 255, 255) # 背景颜色(白色)
图像用Image.open的形式加载进来后是一个PIL的图像对象,为了方便用Numpy进一步操作,需要用array()转化为数组。 # !/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-fromPILimportImagefromnumpyimport*# 加载图像(路径必须双\\)pil_img = Image.open('D:\\1.tif')# 转化为数组img = array(pil_img)# ...
numpy.asarray(im) —与numpy.array(im, copy=False) 相同。据说,它不会复制,而是使用原始对象的内存。但比那复杂一点。有人会认为在第二种情况下,NumPy 数组变成了原始图像的一种表示,如果更改 NumPy 数组,图像也会发生变化。事实上,事实并非如此:In [1]: from PIL import Image...
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数组的数据赋值给它。 保存或显示Pillow图像: 你可以使用Pillow库提供的save()方法将图像...
open("style_image.jpg") 复制代码 将原始图像和风格图像转换为Numpy数组:使用Pillow库中的numpy方法将原始图像和风格图像转换为Numpy数组,可以使用以下代码实现: import numpy as np original_array = np.array(original_image) style_array = np.array(style_image) 复制代码 进行风格迁移:使用Pillow库中的相关...
fromPILimportImageimportnumpyasnp# 打开图像image_path="input_image.png"image=Image.open(image_path).convert('RGBA')# 获取图像数据data=np.array(image)# 创建一个透明区域的掩模transparent_mask=(data[:,:,3]<255)# 获取透明区域的坐标transparent_coordinates=np.argwhere(transparent_mask)# 输出透明区域...