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(ImageFilter.BLUR) blurred_image_array = np.array(blurred_image) 八、...
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...
noisy_img_array = img_array + noise 最后，将处理后的NumPy数组形式的图像数据转换回PIL库中的Image对象，以便进行后续的图像处理或显示。可以使用PIL库的Image.fromarray()函数实现这一转换：python from PIL import Image noisy_img = Image.fromarray(noisy_img_array)noisy_img.show()以上步骤详细...
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): ...
img3=load_img(imagePath) print("img3:",img3) print("img3:",type(img3)) #转换成np.ndarray格式,使用np.array(),或者使用keras里的img_to_array() #使用np.array() #img3=np.array(img2) #使用keras里的img_to_array() img3=img_to_array(img3) ...
Python实现Image和Ndarray互相转换 如下所⽰：import numpy as np from PIL import Image img = Image.open(filepath)img_convert_ndarray = np.array(img)ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray )# np.array(object) 这个函数很强⼤啊，看源码⾥⾯给的注释 # object : array_like #...
matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求,本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知,这个库处理图像会出现内存泄漏的问题,原想着将plt的图转出来用opencv存就好了,然而并没有,牢骚完毕。
将图像转换为一维数组:array = np.array(gray_image).flatten()首先,使用np.array()函数将图像转换为NumPy数组。然后,使用flatten()函数将多维数组转换为一维数组。 打印或使用一维数组:print(array)可以通过打印一维数组来查看转换结果,或者根据实际需求使用该数组进行后续处理。 这是将图像转换为一维数组的基本步骤。