g_arr = np.array(g).reshape(1024) b_arr = np.array(b).reshape(1024) # 行拼接,类似于接火车;最终结果:共n行,一行3072列,为一张图片的rgb值 image_arr = np.concatenate((r_arr, g_arr, b_arr)) result = np.concatenate((result, image_arr)) result = result.reshape((n, 3072)) # ...
from PIL import Image im = Image.open('lena.png') im.show() 2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组 im_array = np.array(im) # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝 3. 保存 PIL 图片 直接调用 Image 类的 save 方法 from PIL import Image I ...
plt.show() #所以无论用什么库读进图片,只要把图片改为矩阵,那么matplotlib就可以处理了 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. #再试一试pillow和matplotlib结合 from PIL import Image im3 = Image.open('1.jpg') im3 = np.array(im3) plt.figure(1) plt.imshow(im3) plt.axis('off'...
im = Image.open('lena.png') im.show() 2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组 im_array = np.array(im)# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝 3. 保存 PIL 图片 直接调用 Image 类的 save 方法 fromPILimportImage I = Image.open('lena.png') ...
im.show() im.save("C:/Users/Administrator/Desktop/c.png") 图像显示结果如下: 图2:添加文本 添加图片水印 通过上述知识的学习,我们对ImageDraw和ImageFont模块有了大体的认识,并且也解决了如何给图片添加水印的两个关键问题。以下示例展示了为图片添加水印的详细过程,代码如下所示: ...
im=Image.fromarray(result*255.0) im.convert('L').save("1.jpg",format='jpeg') 这是我得到的128*256大小的灰度图 二、利用CV库 看这篇博客,这个方法和利用PIL库有异曲同工之处 主要步骤 1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom())
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 ...
将argb string对象图像转为array 或 Image 步骤一 区分对象为plt和fig的情况,具体使用哪种根据对象类型确定 转换plt对象为argb string编码对象 代码在plt对象中构建了图像内容,生成了plt图像,但还没有savefig 和 show: 例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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() ...
sns.set_style('whitegrid')sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r')plt.show() 数据处理 探索数据集后,我发现我需要在训练机器学习模型之前将一些分类变量转换为虚拟变量并缩放所有值。 首先,我将使用该 get_dummies 方法为分类变量创建虚拟列。