在Python中,将图片转换为NumPy数组是一个常见的操作,通常可以使用PIL(Pillow)库或OpenCV库来实现。以下是详细的步骤和示例代码: 使用PIL(Pillow)库 安装Pillow库(如果尚未安装): bash pip install pillow 读取图片文件: 使用Image.open()方法读取图片文件。 将图片转换为NumPy数组: 使用numpy.array()方法将图片对...
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。
# Import necessary librariesimportcsvfromPILimportImageimportnumpyasnp # Open image using Pillow library img=Image.open('image.jpg')# Convert image to NumPy array np_array=np.array(img)# Save NumPy array toCSVfile np.savetxt('output.csv',np_array,delimiter=',',fmt='%d')# Print the shap...
首先安装所需库: pipinstallPillow numpy 1. 然后,读取图像的代码如下: fromPILimportImage# 读取图像defload_image(file_path):img=Image.open(file_path)returnimg 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤2:灰度化处理 接下来,我们将图像转换为灰度图像: defto_grayscale(img):returnimg.convert("L")# 将图像转换...
open(image_path) # 显示图片(可选) img.show() 第三步:将图片转换为NumPy数组 虽然Pillow库提供了丰富的图像处理功能,但在进行复杂的数学运算或数据分析时,我们通常需要将图片数据转换为NumPy数组。这可以通过Pillow的numpy.array()方法实现,但需要先将Pillow图像转换为RGB或灰度等模式,因为直接转换可能会遇到类型...
http://pillow.readthedocs.org/en/3.1.x/reference/Image.html http://python-reference.readthedocs.org/en/latest/docs/functions/bytearray.html https://github.com/yipinp/ADAS_Lab PIL 库中比较好用的就是fromarray等。
数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分,这个数组叫做 ndarray,是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字,指代维度. 在 NumPy 中,数组是由 numpy.ndarray 类来实现的,它是 NumPy 的核心数据结构。 而Python 中的列表,其实也可以达到与 NumPy 数组相同的功能,但它们又有差异,做个对比你就能体会到 ...
numpy数组到图像的转换 下一个代码需要numpy和pil库,通过pip install numpy pillow安装它们。 如果不需要缩放图像,可以用resize注释掉行。 如果需要边框,只需将边框像素设置为1。例如,我在代码中设置了它(参见带有注释# borders的行)。 结果保存到img.png。 在线试用! import numpy as np, PIL.Imagea = np.zer...
只要解决了这两个问题就可以成功添加水印。Pillow 提供的ImageDraw和ImageFont模块成功解决了上述问题。 ImageDraw PIL.ImageDraw 模块提供了一系列的绘图方法,通过该模块可以创建一个新的图形,或者在现有的图像上再绘制一个图形,从而起到对原图注释和修饰的作用。
我们的第一个任务是从文件中读取一张图片,并执行一些翻转操作。我们使用Pillow图片库读取图片,然后使用NumPy来翻转图片。我们会通过NumPy的内存拷贝和视图创建方式分别完成这个工作,以便比较两者的效率。视图构建于array之上,共享相同的内存,但是表达不同。视图的效率更高,但是使用也有限制。