上面的代码首先创建了一个大小为100x100的随机灰度图像数组,然后使用PIL库中的fromarray函数将其转换为图像,并保存为output.png文件。 数组转彩色图像 如果要将一个三维的数组转换为彩色图像,可以按照如下步骤操作: importnumpyasnpfromPILimportImage# 创建一个随机的彩色图像数组array=np.rando
array = (array * 255).astype(np.uint8) 将数组转换为图像 image = Image.fromarray(array) 保存图像 image.save('float_image.png') 显示图像 image.show() 十、总结 使用Python将数组转换为图像的方法多种多样,主要取决于具体需求和使用的库。Pillow库的Image.fromarray()方法非常方便,可以处理不同类型和维...
显示图像: cv2.imshow('Random Image', image_array)用OpenCV显示生成的图像,cv2.waitKey(0)等待用户按键,最后用cv2.destroyAllWindows()关闭窗口。 从NumPy数组保存为图像文件 我们也可以将NumPy数组直接保存为图像文件。例如: # 保存图像cv2.imwrite('random_image.png',image_array) 1. 2. 在执行完这行代码...
首先,您需要将数组创建为NumPy数组,然后使用PIL库中的Image类将其转换为图像。示例代码如下: import numpy as np from PIL import Image # 创建一个随机数组 array = np.random.rand(100, 100, 3) * 255 array = array.astype(np.uint8) # 转换为图像 image = Image.fromarray(array) image.save('output...
fromPILimportImage ''' 读取时间序列的数据 怎么读取需要你自己写 ''' #把数据转成array形式 TSC=np.array(TSC) #将长为L的时间序列转成m*n的矩阵, L = m*n result=idx.reshape((m, n)) #矩阵归一化,调用Image result=(result-np.min(result))/(np.max(result)-np.min(result)) ...
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 = Image.open("test.png") #读入图片数据 img = numpy.array(im) #转换为numpy 此时例如要处理加入椒盐噪声,这时使用numpy数组进行处理: for k in range(n): ...
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2、保存图像的numpy数组信息 loaded_image_data = (image, colour_type) 注意:使用numpy保存图像array信息,但由于image(image = cv2.imread(image_path))本身就是array,所以不需要numpy进行转换:OpenCV 加载的图像本身就是 NumPy 数组(array) ...
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_...
Python PIL 的image类和numpy array之间的互换 import cv2 import numpyasnpfromPIL import ImagefromPIL import ImageEnhance def getline(frame): img= Image.fromarray(frame.astype('uint8')).convert('RGB') enh_col=ImageEnhance.Color(img) color=1.5image_colored=enh_col.enhance(color)...
Python实现Image和Ndarray互相转换 如下所⽰：import numpy as np from PIL import Image img = Image.open(filepath)img_convert_ndarray = np.array(img)ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray )# np.array(object) 这个函数很强⼤啊，看源码⾥⾯给的注释 # object : array_like #...