我们首先导入了Image模块和io模块。 然后,我们定义了一个包含示例字节数据的变量byte_data。 接着,我们使用io.BytesIO将字节数据转换为BytesIO对象。 使用Image.open方法打开BytesIO对象,从而得到一个图像对象。 使用image.show()方法显示图像。 最后,使用image.save('output.png')将图像保存到文件中。 你可以根据自...
问如何在python中将base64字节转换为图像EN在编程中，有时我们需要将数字转换为字母，例如将数字表示的...
4.1 实例描述 我们有一张名为"image.jpg"的图片,我们希望读取该图片的字节流,并将其转换为灰度图像。 4.2 代码示例 fromPILimportImage# 打开图片文件image=Image.open("image.jpg")# 将图片转换为灰度图像gray_image=image.convert("L")# 将灰度图像转换为字节流byte_stream=gray_image.tobytes() 1. 2. 3...
import numpy as np def bytes_to_image(byte_data): # 将字节流转换为numpy数组 nparr = np.frombuffer(byte_data, np.uint8) # 解码图像 img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR) return img # 示例:从文件读取字节流 with open('1.bmp', 'rb') as f: content = f.read() # 使用上面...
return img # 测试代码 # 示例图片数据，可以通过读取文件获得 bytes # with open('path_to_image....
image : numpy矩阵/cv格式图片 byte_data:二进制数据 ''' #对数组的图片格式进行编码 success,encoded_image = cv2.imencode(".jpg",image) #将数组转为bytes byte_data = encoded_image.tobytes() return byte_data def byte2numpy(byte_data): ...
flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray) # Convert the array to make a 400x300 grayscale image. grayImage = flatNumpyArray.reshape(300, 400) cv2.imwrite('RandomGray.png', grayImage) # Convert the array to make a 400x100 color image. ...
im=Image.fromarray(result*255.0) im.convert('L').save("1.jpg",format='jpeg') 这是我得到的128*256大小的灰度图 二、利用CV库 看这篇博客,这个方法和利用PIL库有异曲同工之处 主要步骤 1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom())
· 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte) · L (8-bit pixels, black and white) · P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette) · RGB (3×8-bit pixels, true colour) · RGBA (4×8-bit pixels, true colour with transparency mas...
接下来,使用以下代码将图片转换成 Byte: fromPILimportImageimportiodefimage_to_bytes(image_path):# 打开图片withImage.open(image_path)asimg:# 创建一个 BytesIO 对象byte_io=io.BytesIO()# 将图片保存到 BytesIO 对象中img.save(byte_io,format='PNG')# 获取 Byte 数据byte_data=byte_io.getvalue()...