# 首先我们要知道transforms接受的类型是PIL Image类型的,所以需要将numpy转换成PIL Image类型 # 这里我们需要注意,如果我们要将numpy转换成PIL格式,那么要求数据类型是dtype=uint8, range[0, 255] # 同时传入的numpy数组的类型为(H, W, C),即(高,宽,通道),如果C=1,就不用写了 # 比如处理mnist灰度图像,则...
image[y][x] = numpy.uint8(255 * (image[x][y] - min) / (max - min)) #Create a PIL image. img = Image.fromarray(image, 'L') 在上面的代码中,numpy 数组图像通过 (image[x][y] - min) / (max - min) 归一化,因此每个值都在 0 到 1 的范围内。然后乘以 255 并转换为8 位整数。
1、numpy和PIL互转 fromPILimportImageimportnumpy as npimportcv2 img= cv2.imread('image.jpg') np.size(img,0)#0,1,2print(type(img))#numpy to PILpil_img=Image.fromarray(img)print(type(pil_img))#PIL to numpynp_img=np.array(pil_img)print(type(np_img)) 2、tensor(pytorch)和numpy互转 ...
虽然我可以调整它以获得我想要的东西(可能使用 StringIO 来获取 PIL 图像),但我想知道是否没有更简单的方法来做到这一点,因为这似乎是图像可视化的一个非常自然的问题。比方说,像这样: colored_PIL_image = magic_function(array, cmap) 相当繁忙的一行,但这里是: 首先确保您的 NumPy 数组myarray被归一化为1.0...
pil_image=Image.open(io.BytesIO(byte_stream)) 1. 2. 3. 将PIL对象转换为Numpy数组:有时候我们需要将PIL对象转换为Numpy数组,以便进行更复杂的数值计算和图像处理。可以使用numpy.array()方法将PIL对象转换为Numpy数组。代码如下: importnumpyasnp
PIL,OpenCV和ndarray 数组之间转换 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...
python 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_...
Tensor对象转换为PIL 将OpenCV的numpy图像转换PIL格式的图像 frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) convert方法 mask = Image.open(mask_file[0]).convert("L") 模式1 1位像素,黑和白,存成8位的像素 L 8位像素,黑白 P 8位像素,使用调色板映射到任何其他模式 RGB 3×8位像素,真彩 RGBA 4×8位...
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...