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 pil2arra...
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。
最近遇到了需要获取plt图像数据的需求，本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。
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_...
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...
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 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)...
解决办法如下: lst = list() for file_name in os.listdir(dir_image): image = PIL.Image.open(file_name) lst.append(np.array(image)) arr = numpy.array(lst) 即,在list中的元素都已转化为numpy.array,而非直接的Image对象。