首先,你需要有一个合适的 NumPy ndarray。这个 ndarray 应该是一个二维数组,其中每个元素代表图像中的一个像素值。对于灰度图像,数组的形状通常是 (height, width),而对于彩色图像,形状则是 (height, width, channels),其中 channels 通常是 3(对于 RGB 图像)。 python import numpy as np # 示例:创建一个简单...
importnumpyasnpfromPILimportImage# 创建一个随机的 rgb 图像width,height=256,256image_data=np.random.rand(height,width,3)*255# 像素值范围在 0-255image_data=image_data.astype(np.uint8)# 转换为无符号 8 位整数# 将 numpy ndarray 转换为图像image=Image.fromarray(image_data)# 保存图像image.save(...
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...
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 #...
M:参数决定的仿射变换所对应的矩阵,一个2*3的ndarray,元素为float32类型,可以直接用于warpAffine函数; 4.4 用法举例 img = cv2.imread(r'\image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) h, w, channels = img.shape # 绕图片中心逆时针旋转45°,并缩小一半 M = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2, h / 2), 45, 0....
frompyts.imageimportMarkovTransitionField ''' 读取时间序列的数据 怎么读取需要你自己写 X为ndarray类型数据 ''' # MTF transformation mtf=MarkovTransitionField(image_size=24) X_mtf=mtf.fit_transform(X) # Show the image for the first time series ...
im = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/c-net.png") #创建画布对象 draw = ImageDraw.Draw(im) #加载计算机本地字体文件 font=ImageFont.truetype('C:/Windows/Fonts/msyh.ttc',size=36) #在原图像上添加文本 draw.text(xy=(80,50),text='C语言中文网',fill=(255,0,0),font=font) ...
importnumpyasnpfrom skimageimportdataimport matplotlib.pyplotasplt%matplotlib inlineimage=data.camera()type(image)numpy.ndarray #Image is a numpy arraymask=image<87image[mask]=255plt.imshow(image,cmap='gray') 3. Scipy scipy是Python的另一个核心科学模块,就像Numpy一样,可用于基本的图像处理和处理任务...
tensor = torch.from_numpy(ndarray).float() tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy()).float() # If ndarray has negative stride. Torch.tensor与PIL.Image转换 # pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序,并且数据范围在[0,1],需要进行转置和规范化 ...