import numpy as np import cv2 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from PIL import Image import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpig 2)设置图片路径 imagePath="E:/DataSet/test1/trainSet/bus...
请替换"path/to/your/image.jpg"为你要读取的影像文件的实际路径。 3. 将影像转换为NumPy数组 一旦我们成功读取了影像文件,我们就可以将其转换为NumPy数组。这可以通过以下代码完成: array=np.array(image) 1. 这里,我们使用np.array()函数将影像转换为NumPy数组,并将其存储在变量array中。 现在,我们已经完成了...
import numpy as np image = Image.open("2.jpg") image_arr = np.array(image) # 转化成numpy数组 1. 2. 3. 4. 5. 🍉转换实例 我们的任务:是将在./images/中的图片转化为数组,并将转化的数组保存,然后尝试将数组再转化为图片保存在./result/中。 from PIL import Image import numpy as np imp...
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...
有时我们使用PIL库读入图像数据后需要查看图像数据的维度,比如shape,或者有时我们需要对图像数据进行numpy类型的处理,所以涉及到相互转化,这里简单记录一下。 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。
>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg')) 对I做一些事情,然后将其转换回图像: >>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I)) 资料来源:使用 FFT、Python 过滤 numpy 图像 如果您出于某种原因想要明确地执行此操作,则在 correlation.zip 中的此页面上有使用 getdata() 的 pil2array() 和...
解决办法如下: lst = list() for file_name in os.listdir(dir_image): image = PIL.Image.open(file_name) lst.append(np.array(image)) arr = numpy.array(lst) 即,在list中的元素都已转化为numpy.array,而非直接的Image对象。
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)...
PIL Image 转 NumPy 数组 要将PIL Image转换为NumPy数组,我们可以使用numpy.array()函数。这个函数接受一个Image对象作为输入,并返回一个NumPy数组。 下面是一个示例代码,演示了如何将PIL图像转换为NumPy数组。 fromPILimportImageimportnumpyasnp# 打开图像image=Image.open('image.jpg')# 将图像转换为NumPy数组array...