1)导入包 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 2)设置图片路径 imagePath="E:/DataSet/test1/tra...
plt.imshow(image_array)plt.show() 1. 2. 这里的 “image_array” 是你想要显示的图像数组。你可以使用 Matplotlib 库的 imshow() 函数来显示图像,并使用 show() 函数将图像显示出来。 总结 通过以上步骤,你可以成功地实现 “Python 图像 array” 的效果。首先,你需要导入 NumPy 库并加载图像。然后,将图像...
import numpy as np import os import pickle #读取图片的目录 image_dir='./images/' #保存图片的目录 result_dir='./result/' #保存数组的文件 array_file='./array.bin' #读取images目录下的图片,将图片保存成大的一维数组,将数组保存到文件 def image_to_array_file(): #获取8张图片的名称 filename...
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...
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_...
步骤解析: 【1】图片读取 读取一、PIL库的image 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np# pip install numpy import PIL.Image as img# pip install PIL data=np.array(img.open('test.jpg')) 读取二、matplotlib库的pyplot 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplot as plt img= Image.open("./lena.tiff") plt.imshow(img) plt.show() 运行结果: 这是在数字图像处理中 被广泛用来做示例的一张图像 Lena imshow函数是对图像进行载入,传入的参数可以是img对象,也可以是Numpy数组,最后由show函数负责将载入的图片进行显示。
img_PIL = Image.fromarray(img_cv2) 3.2 Image.open()转成cv2.imread():np.array() 例: importcv2fromPILimportImageimportnumpyasnp img_PIL = Image.open('img_path') img_cv2 = np.array(img_PIL)# 方法1img_cv2 = img_cv2[:, :, ::-1]# 方法2img_cv2 = cv2.cvtColor(img_cv2, cv2.COL...
Image.open(file)⇒ image Image.open(file,mode)⇒ image 要从文件加载图像,使用 open() 函数, 在 Image 模块: 代码语言:javascript 复制 @zhangzijufromPILimportImage ##调用库 im=Image.open("E:\mywife.jpg")##文件存在的路径 im.show() ...
from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 img = Image.open("tmp.jpg") # 转为数组 img\_data = np.array(img) # 可视化 plt.imshow(img\_data) plt.show() 对于图像,我们常见的操作有调整图像尺寸,旋转图像以及灰度变换 ...