buf.shape=(w,h,4)# 转换为RGBAbuf=np.roll(buf,3,axis=2)# 得到 ImageRGBA图像对象(需要Image对象的同学到此为止就可以了)image=Image.frombytes("RGBA",(w,h),buf.tostring())# 转换为numpy array rgba四通道数组 image=np.asarray(image)# 转换为rgb图像 rgb_image=image[:,:,:3]...
noisy_img_array = img_array + noise 最后，将处理后的NumPy数组形式的图像数据转换回PIL库中的Image对象，以便进行后续的图像处理或显示。可以使用PIL库的Image.fromarray()函数实现这一转换：python from PIL import Image noisy_img = Image.fromarray(noisy_img_array)noisy_img.show()以上步骤详细...
plt.show() print(im) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以看到,有warining,提示我们imread和imsave在后来的版本将会被弃用,叫我们使用imageio.imread和imageio.imwrite。 我们根据她的提示,使用imageio模块进行图片读写,warning也就没有了。 import imageio im2 = imageio.imread('1.jpg') print(im2.d...
show()#这个show()貌似没有用 图像数组表示 当载入图像时,我们通过调用array()方法将图像转换成NumPy的数组对象 fromPILimportImagefrompylabimport* im = array(Image.open('1.png'))print(im.shape, im.dtype) im = array(Image.open('1.png').convert('L'),'f')print(im.shape, im.dtype) 每行的...
将一幅image存入ndarray 输入如下代码: import numpy as np from PIL import Image im_source = Image.open('./assets/img2array.jpg') #应该修改成你的image保存的路径 im_ar = np.array(im_source) np.save('./assets/imgdata.npy',im_ar) ...
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') ...
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 ...
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: ...
(DFG_tmb.jpg"#然后使用image中的open函数,传入我们的图片路径并返回图片对象image_object=Image.open(image_path)#显示图片image_object.show()#把这个图像对象转换为矩阵形式input_image = np.array(image_object)#利用numpy库中的.shape读取这个矩阵的大小,也就是图片的大小matrix_size = input_image.shape#...
im = array(Image.open("empire.jpeg").convert('L')) #创建一个图像 figure() #不使用颜色信息 gray() #在原点的左上角显示轮廓图像 contour(im, origin = 'image')#检测图像轮廓 axis('equal') axis('off') show() #新建一个图像 figure ...