resized_image_array = np.array(resized_image) 图像旋转 # 图像旋转 rotated_image = image.rotate(45) rotated_image_array = np.array(rotated_image) 图像滤波 from PIL import ImageFilter 图像滤波 blurred_image = image.filter(Image
fromPILimportImage# 1. 打开指定路径的图片文件image_path='example.jpg'# 把这里替换成你想转换的图片路径image=Image.open(image_path)# 2. 以二进制模式打开图片文件withopen(image_path,'rb')asimg_file:img_data=img_file.read()# 读取文件为二进制数据# 3. 将二进制数据转换为bytearrayimg_bytearray...
通过PIL库的open()函数打开图片文件,然后使用convert()函数将图片转换为灰度图像。最后,使用numpy库的array()函数将灰度图像转换为数组。以下是具体的代码: # 读取图片并转换为数组image=Image.open("image.jpg").convert("L")# 打开图片并转换为灰度图像array=np.array(image)# 将灰度图像转换为数组 1. 2. 3...
打开图像文件:image = Image.open("image.jpg")这里的"image.jpg"是图像文件的路径,可以根据实际情况进行修改。 将图像转换为灰度图像(可选):gray_image = image.convert("L")这一步是可选的,如果想要将彩色图像转换为灰度图像,可以使用convert()函数并传入参数"L"。 将图像转换为一维数组:array = np.array...
python 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_...
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。 import numpy as np from PIL import Image im = 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: for k in range(n): ...
import cv2 import numpy as np # 读取图像文件 image = cv2.imread('path/to/image.jpg') # 将图像转换为数组 image_array = np.array(image) 将图像数组通过HTTP请求发送到Rails后端。可以使用Python的requests库发送POST请求,将图像数组作为请求的数据体发送给Rails后端。以下是一个示例代码: ...
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)...
# 将图像转换为二维数组 img_array = list(img.getdata()) 这些像素级的操作允许我们在更细粒度上处理图像,实现更复杂的图像处理任务。 文本和绘图 最后,Image模块还支持在图像上添加文本和绘制基本形状的功能。这对于在图像上标注信息或者创建简单的图形非常有用。 1. 添加文本 from PIL import ImageDraw, ImageF...
from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 img = Image.open("tmp.jpg") # 转为数组 img\_data = np.array(img) # 可视化 plt.imshow(img\_data) plt.show() 对于图像,我们常见的操作有调整图像尺寸,旋转图像以及灰度变换 ...