<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> 1. 我们可以使用numpy.array()函数,将PIL结构的数据转换成numpy数组。 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np img1 = Image.open('002.jpg') img1 = np.array(img1) print(img1.shape) print(img1.dtype) plt.imshow...
cv2.waitKey(0)用于等待键盘输入,cv2.destroyAllWindows()用于关闭打开的窗口。 matplotlib库 matplotlib是一个用于绘制各种图表和图形的库,它也可以用于加载和显示图片。下面是使用matplotlib库加载和显示图片的示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimg# 加载图片image=mpimg.imread('image.jpg'...
from PIL import Image import sys import time import pygame import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pygame.init() # 使用pygame之前必须初始化 # 说明:set_mode()可以短时间显示…
上面的代码中通过pygame.image.load读入的图像类型为Surface,而通过opencv和matplotlib读入的图像类型为ndarray,所以现在解决二者转化问题。 参考官方文档。 import pygame import sys import numpy as np import cv2 img_py = pygame.image.load("/home/nuaa/Pictures/flower.jepg") img_np = pygame.surfarray.array...
matplotlib.image scipy.misc skimage opencv: cv2.imread opencv作为我最常用的图像处理库,当然第一个介绍,并且介绍得比较全面。毋庸置疑,opencv是今天介绍得所有图像库中最全面也最强大的库,如果我们只想掌握一个图像库,我觉得opencv库肯定是最适合不过了。
在python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。 一、matplotlib 1. 显示图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 importmatplotlib.pyplot as plt# plt 用于显示图片 importmatplotlib.image as mpimg# mpimg 用于读取图片 ...
参考网上的,自己在 Jupyter 上跑了一下。 1、matplotlib 方式读图,并对其进行操作 #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as ...
图像分析在Python中很常见。我们可以使用matplotlib来查看图像，cv2库来读取图像。read_image（）函数的功能如下：读取图像文件分割颜色通道将它们更改为RGB调整图像大小返回RGB值矩阵 下面的代码从用于CNN图像识别的数据中读取猫和狗的前五个图像。图片连接并打印在同一轴上：总结 在这篇文章中，我们简要介绍了如何使用...
一、matplotlib 1. 显示图片 importmatplotlib.pyplot as plt# plt 用于显示图片 importmatplotlib.image as mpimg# mpimg 用于读取图片 importnumpy as np lena=mpimg.imread('lena.png')# 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 ...
利用matplotlib.image读取的图片,直接就生成了数组格式 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.imageasmpig 代码语言:javascript 复制 img_mpig=mpig.imread(dirpath)#读取数据print("img_mpig :",img_mpig.shape)img_mpig:(1856,2736,3)print("img_mpig :",type(img_mpig))img_mpig:<class'numpy.ndarray'...