returnresized_image 1. 这行代码将会返回处理后的图片,使其可以在其他地方使用。 至此,我们已经完成了实现"python load_img"函数的所有步骤。下面是整个函数的代码: fromPILimportImagedefload_img(image_path,width,height):image=Image.open(image_path)resized_image=image.resize((width,height))returnresized_im...
fromPILimportImagefromPILimportImageFilter## 调取ImageFilterimgF=Image.open("E:\mywife.jpg")bluF=imgF.filter(ImageFilter.BLUR)##均值滤波 conF=imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)##找轮廓 edgeF=imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)##边缘检测 imgF.show()bluF.show()conF.show()edgeF.show() 1. ...
img=cv2.imread(f) ifimgisNone: log("Failed to open image: {}".format(f)) continue ifimg.ndim==2: img=np.tile(img[...,None], [1,1,3]) img=img[..., :3][..., ::-1] img=resize(img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE)) avatars.append(img) filenames.append(f) returnavatars, file...
img_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据 print("img_PIL:",img_PIL) img_PIL: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2736x1856 at 0x2202A8FC108> print("img_PIL:",type(img_PIL)) img_PIL: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> #将图片转换成np.ndarray格式 img_PIL...
1fromkeras.preprocessingimportimage23img = image.load_img("image.jpg", target_size=(128, 128))45image_array =image.img_to_array(img)6image_output =image.array_to_img(img)78image_output.save("image_output.jpg") 上述七种方法均可以对图像文件进行读取保存处理,对日常cv预处理图像非常有帮助。
下面,我将介绍如何使用 PIL 的Image.open方法读取图像,并使用display方法显示图像。展示了如何使用save方法将图像保存到设备上、使用Image.new构建新的图像。 a. 图像读取 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fromPILimportImage # we can use open api to load image data img=Image.open...
img.show() except Exception as e: print(f"无法加载图片: {e}") # 示例用法 if selected_file: load_and_display_image(selected_file) ``` 4. 进阶应用:批量处理图片 在许多应用中,我们需要批量处理多个图片文件。以下是一个批量加载和处理图片的示例: ...
img_path='your_image_path.jpg'img=image.load_img(img_path,target_size=(224,224))x=image.img_to_array(img)x=np.expand_dims(x,axis=0)x=preprocess_input(x) 模型预测 使用预处理过的图像进行预测: 代码语言:python 代码运行次数:1 运行 ...
from PIL import Image # open( ) 方法具有懒(延迟)加载的特性 img = Image.open("back_.jpg") #立即加载图片数据 img.load() open( ) 方法参数说明: fp:设置要打开的图片文件。可以是字符串描述的文件名称、也可以是一个文件对象。 from PIL import Image ...
python import pandas as pd import cv2 import numpy as np dataset_path = 'fer2013/fer2013/fer2013.csv' # 文件保存位置 image_size=(48,48) # 图片大小 # 载入数据 def load_fer2013(): data = pd.read_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces ...