PIL.Image.fromarray ( obj, mode=None ) 1. 2. 3. 4. 5. Creates an image memory from an object exporting the array interface (using the buffer protocol). frombuffer() is used. PIL.Image.frombytes (mode, ...
enh_con=ImageEnhance.Contrast(image_colored) contrast=1.5image_colored=enh_con.enhance(contrast) frame=np.array(image_colored) cv2.imshow("img1",frame)
测试图片图片的大小为 94KB,分辨率为 959x959首先写一个 python 代码,看看 PIL 库能不能利用多个 CPU 核心ndarray_2_image.py {代码...} 可以从 htop 中看...
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。 importnumpyasnpfromPILimportImageim=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: forkinrange(n):i=int(numpy.random.rando...
图像转换后,Image对象所对应的像素值以及对应的数据类型也就变了。显示的时候,Pillow会以对应的模式来显示。可以做如下实验,先将图像转变为YCbCr模式,然后分别直接显示和转变成array后在matplotlib中显示,代码如下: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromPILimportImage ...
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.random.randint(0,256,(100,...
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_array)f...
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.froma...
np.ndarray与PIL.Image的转换 image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astype(np.uint8)) ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path)) 从只包含一个元素的张量中提取值 value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理, ...
import numpy as np from PIL import Image # gradient between 0 and 1 for 256*256 array = np.linspace(0,1,256*256) # reshape to 2d mat = np.reshape(array,(256,256)) # Creates PIL image img = Image.fromarray( mat , 'L') img.show() 具有相同类型的人工制品。 原文由 Nathan 发布...