pic = Image.open("foo.jpg") pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1],3) 但是,在我修改了数组之后,如何将它加载回 PILImage?pic.putdata()不能正常工作。 打开I作为数组: >>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg')) 对I做一些事情,然后将其转换回图像...
将图像数据转换为NumPy数组: 使用PIL库: python image_array = np.array(image) 使用OpenCV库(注意:OpenCV读取的图像已经是NumPy数组格式,因此无需额外转换): python image_array = image (可选)验证转换后的NumPy数组: 可以通过打印数组的形状或内容来验证转换是否成功。 使用PIL库转换后的NumPy数组验证: ...
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...
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 ...
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。
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)) ...
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_...
在上面的代码中,我们首先导入必要的库 csv、PIL 和 numpy。CSV库用于读取和写入CSV文件,而PIL库用于打开和操作图像。NumPy库用于将图像转换为NumPy数组。 然后我们打开一个名为 image.jpg 的图像文件,使用 PIL 库中的 Image.open() 方法。该方法返回一个 Image 对象。
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)...