将Pillow图像对象转换为NumPy数组: 使用NumPy库的np.array方法将Pillow图像对象转换为NumPy数组: python image_array = np.array(image) 完整的代码示例如下: python from PIL import Image import numpy as np # 加载图像 image = Image.open('path_to_image.jpg') #将Pillow图像对象转换为NumPy数组 image_arr...
如果你谷歌一下,你可能会找到其中之一:numpy.array(im) — 从图像复制到 NumPy 数组。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...
通过numpy.array()方法将Pillow图片转换为numpy数组。 importnumpyasnp image_array=np.array(image)print("NumPy array shape:",image_array.shape)# 数组的形状 (高, 宽, 通道数) 8.从 NumPy 数组创建 Pillow 图片 如果你已经有一个numpy数组,可以将其转换为Pillow图片。
Pillow是以二进制的方式读入保存的,转为numpy格式要利用asarray的方法。 im.size 返回的是 width,height 注意点:1. im.size 返回的是图片的像素大小,不涉及通道channel的问题 2. 将image对象,转成numpy格式 AI检测代码解析 import numpy as np im_pillow = np.asarray(im) ...
(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("numpy_to_pil_image.png") # 显示图像 pil_image.show() ...
2. 与NumPy集成 import numpy as np from PIL import Image 打开图像并转换为NumPy数组 image = Image.open('path_to_image.jpg') image_array = np.array(image) 对图像进行操作 image_array = image_array / 255.0 转换回PIL图像并显示 image = Image.fromarray((image_array * 255).astype(np.uint8)...
# 图像转为NumPy数组 a = np.asarray(im) #将NumPy数组转换为PIL图像对象 img = Image.fromarray(a) # 显示转换后的图像 img.show() 从像素数据创建图像Image.frombytes() 根据给定的像素数据和图像尺寸,创建一个新的 PIL 图像 from PIL import Image ...
import numpy as np img=Image.open('io2.1.JPG') wh1=np.array(img.size) w2, h2=2*wh1[0], 2*wh1[1] resized_image=img.resize((w2, h2), Image.LANCZOS) #resized_image=resized_image.filter(ImageFilter.CONTOUR) #resized_image=resized_image.filter(ImageFilter.SHARPEN) ...
NumPy 转换的工作原理 以下是将 Pillow 图像转换为 NumPy 的两种最常见方法。如果你谷歌一下,你可能会找到其中之一: numpy.array(im)— 从图像复制到 NumPy 数组。 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...
png_to_gif("C:/Users/Administrator/Desktop/image",'C:/Users/Administrator/Desktop/t.gif') 动态效果图,如下所示: 3. Pillow和ndarray数组 NumPy 是 Python 科学计算的基础数据包,它被大量的应用于机器学习领域,比如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。想了解学习 NumPy,可跳转至《NumPy快速入门教程》。 nd...