importnumpyasnpimportcv2# 创建一个随机的RGB图像数组,尺寸为100x100height,width=100,100image_array=np.random.randint(0,256,(height,width,3),dtype=np.uint8)# 显示图像cv2.imshow('Random Image',image_array)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11....
下面是一个简单的示例代码: importnumpyasnpfromPILimportImage# 创建一个500x500的纯黑图片数组image_array=np.zeros((500,500,3),dtype=np.uint8)# 保存数组为图片文件img=Image.fromarray(image_array)img.save('black_image.png') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这段代码中,我们使用了numpy库...
（1）“fromarray()”函数将array数组格式图像转换为Image格式图像由于opencv处理的图像皆为array数组格式，而粘贴时的特效图像需为Image格式，因此我们需要先通过“fromarray()”函数对该图像做处理，进行格式转换，将其从array数组格式图像转换为Image格式图像。from PIL import Image # 导入PIL库Image模块 ret, img =...
转换argb string编码对象为PIL.Image或numpy.array图像 此时的argb string不是我们常见的uint8 w h rgb的图像,还需要进一步转化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 重构成w h4(argb)图像 buf.shape=(w,h,4)# 转换为RGBAbuf=np.roll(buf,3,axis=2)# 得到 ImageRGBA图像对象(需要Image...
(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) imgd = np.array(img) #image类转numpy #准备数据 sp = img.shape h = int(sp[0]) #图像高度(rows) w = int(sp[1]) #图像宽度(colums) of image #绘图初始处理 fig = plt.figure(figsize=(16,12)) ax = fig.gca(projection="3d") x = np.arange(0, w, 1)...
这里python中星号(*)的作用是将变量中可迭代对象的元素拆解出来。 (3)方法三、使用python列表表达式【不占用额外空间,“原地修改”】 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 A=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]#print(len(A))#矩阵行数#print(len(A[0]))#矩阵列数B=[[A[j][i]forji...
()r,g,b=255-np.array(r),255-np.array(g),255-np.array(b)a=r/3+g/3+b/3r,g,b=r*color[0],g*color[1],b*color[2]im=np.dstack((r,g,b,a)).astype(np.uint8)im=Image.fromarray(im)ifoutisNone:returnimelse:im.save(out)print('生成的图片已保存为%s'%out)if__name__=='...
array = np.asarray(allBigPng, dtype=np.uint8)image = Image.fromarray(array, 'RGBA') image.save(outputImgPath + pollutionName + '.png')
data=np.array(data) n,m=data.shapeforiinrange(n):forjinrange(m): data[i,j]=int(data[i,j])returndata#图片读入img_data = pd.read_csv('./data/milliq.csv',header=0,index_col=0,sep=',')#print(np.max(np.max(img_data)))#print(np.min(np.min(img_data)))data=Inter(img_data...