在Python中,将图像转换为NumPy数组是一个常见的操作,可以通过多种库来实现,例如PIL(Python Imaging Library)或OpenCV。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 导入必要的库 首先,需要导入必要的库。在这里,我们展示两种常用的库:PIL和OpenCV。 使用PIL库: python from PIL import Image import numpy as np 使用OpenCV...
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...
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=np.array(image) 1. 2...
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
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。 import numpy as np from PIL import Image im = Ima...
from imageai.Prediction import ImagePrediction import os 1. 2. 上面的代码导入了ImageAI ImagePrediction类和python os类。 execution_path = os.getcwd() 1. 上面的代码创建一个变量,它保存对包含python文件(在本例中为FirstPrediction.py)和ResNet模型文件的路径的引用。
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)...
1fromPILimportImage2importnumpy as np3importcv24img_cv=cv2.imread('C:/Users/dell/Desktop/1.jpg')##opencv读取图像5img_pil=Image.open('C:/Users/dell/Desktop/2.jpg')##PIL读取图像6img_opencv_np=np.array(img_cv)#opencv转为ndarray数组7img_pil_np=np.array(img_pil)#PIL转为ndarray数组8im...
测试图片图片的大小为 94KB,分辨率为 959x959首先写一个 python 代码,看看 PIL 库能不能利用多个 CPU 核心ndarray_2_image.py {代码...} 可以从 htop 中看...
from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open('C:/Users/dell/Desktop/image/洪崖洞.jpg').convert('L')).astype('float') depth = 10 # 预设深度值 0-100 grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像的梯度值 ...