# Import necessary librariesimportcsvfromPILimportImageimportnumpyasnp # Open image using Pillow library img=Image.open('image.jpg')# Convert image to NumPy array np_array=np.array(img)# Save NumPy array toCSVfile np.savetxt('output.csv',np_array,delimiter=',',fmt='%d')# Print the shap...
fromPILimportImage# 从PIL库导入Image模块用于处理图片importnumpyasnp# 导入numpy库用于数组操作# 步骤 1:设定图片路径image_path='path/to/your/image.jpg'# 设定图片路径# 步骤 2:打开图片image=Image.open(image_path)# 步骤 3:将图片转换为numpy数组image_array=np.array(image)# 将PIL图片对象转换为numpy...
image = Image.open('path_to_image.jpg') 将图片转换为Numpy数组: image_array = np.array(image) 这样,图片就被成功地转换为了一个Numpy数组。下面将详细介绍这些步骤以及一些相关的注意事项。 一、安装和导入库 首先,需要安装并导入必要的库。Pillow是Python Imaging Library的一个分支,专门用于图像处理。Numpy...
r=Image.fromarray(image_arr[i][0]).convert('L') g=Image.fromarray(image_arr[i][1]).convert('L') b=Image.fromarray(image_arr[i][2]).convert('L') #合并图片 image=Image.merge('RGB',(r,g,b)) image.save(result_dir+str(i)+'.jpg') if __name__ == '__main__': file_to...
将图片数据转换为NumPy数组: 使用Pillow库的convert('L')方法(如果是灰度图)或者直接使用numpy.array方法(如果是彩色图)将图片数据转换为NumPy数组。注意,convert('L')会将图片转换为灰度图。 确保NumPy数组的数据类型为uint8: 使用NumPy的astype方法确保数组的数据类型为uint8。 (可选) 如果需要,处理图片数据以确...
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()) 2.转换成numpy数组(numpy.array()) ...
im = np.array(Image.open(“.jpg”)) im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8’)) # 生成 im.save(“路径.jpg”) # 保存 im = np.array(Image.open(“.jpg”).convert(‘L’)) # convert(‘L’)表示转为灰度图
PIL.Image convert to numpy array 当使用PIL.Image读取图像时,如果直接使用numpy.array()转换会出现错误: lst = list() for file_name in os.listdir(dir_image): image = PIL.Image.open(file_name) lst.append(image) arr = numpy.array(lst)...
importnumpyasnp f =lambdax: x**2seq =map(f,range(5)) seq = np.array(seq)print(seq)# prints: How do I get the old behaviour (converting the map results to numpy array)? Answer Use np.fromiter: importnumpyasnp f =lambdax:...
这可以通过Pillow的numpy.array()方法实现,但需要先将Pillow图像转换为RGB或灰度等模式,因为直接转换可能会遇到类型或通道数不匹配的问题。 import numpy as np # 将图片转换为RGB(如果是彩色图片)或灰度模式 img_rgb = img.convert('RGB') # 对于彩色图片 # img_gray = img.convert('L') # 对于灰度图片 ...