在Python中,将PIL图像转换为NumPy数组是一个常见的操作,特别是在图像处理和深度学习中。以下是如何实现这一转换的分步说明,包括代码片段: 导入PIL和numpy库: 首先,你需要导入必要的库。PIL(Python Imaging Library)通常通过其分支Pillow来使用,因为它提供了更多的功能和更好的维护。 python from PIL import Image imp...
>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg')) 对I做一些事情,然后将其转换回图像: >>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I)) 资料来源:使用 FFT、Python 过滤 numpy 图像 如果您出于某种原因想要明确地执行此操作,则在 correlation.zip 中的此页面上有使用 getdata() 的 pil2array() 和...
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/trainSet/bus...
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。 之后,图像对象已使用 NumPy 库中的 np.array() 方法转换为 NumPy 数组。生成的数组包含图像的像素值。
PIL Image 转 NumPy 数组 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...
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_...
image = Image.open("2.jpg") image_arr = np.array(image) # 转化成numpy数组 1. 2. 3. 4. 5. 🍉转换实例 我们的任务:是将在./images/中的图片转化为数组,并将转化的数组保存,然后尝试将数组再转化为图片保存在./result/中。 from PIL import Image ...
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)) ...