array = np.random.randint(0, 256, (height, width, 3), dtype=np.uint8) 三、使用 Pillow 将数组转化为图片 Pillow 提供了一个非常方便的方法Image.fromarray,可以直接将 NumPy 数组转化为图片对象。 # 使用 Pillow 将三维数组转化为图片 image = Image.fromarray(
将数组转换为PIL图像 image = Image.fromarray(array) 在这个过程中,重要的是确保NumPy数组的数据类型和形状与PIL图像的要求相符。通常,图像数据需要是8位无符号整数(dtype=np.uint8),并且形状应符合图像的通道要求(如灰度图像为(height, width),RGB图像为(height, width, 3))。 二、使用MATPLOTLIB显示图像 Matplo...
importnumpyasnpfromPILimportImage# 1. 创建一个 100x100 的随机数组,值在 0-255 之间width,height=100,100array=np.random.randint(0,256,(height,width),dtype=np.uint8)# 2. 将 NumPy 数组转换为 Pillow 图像对象image=Image.fromarray(array)# 3. 将生成的图像保存为图片文件image.save('output_image....
创建随机数组: np.random.randint(0, 256, (height, width, 3), dtype=np.uint8)创建了一个100x100的RGB图像,像素值在0到255之间。 显示图像: cv2.imshow('Random Image', image_array)用OpenCV显示生成的图像,cv2.waitKey(0)等待用户按键,最后用cv2.destroyAllWindows()关闭窗口。 从NumPy数组保存为图像文...
使用Pillow库的convert('L')方法(如果是灰度图)或者直接使用numpy.array方法(如果是彩色图)将图片数据转换为NumPy数组。注意,convert('L')会将图片转换为灰度图。 确保NumPy数组的数据类型为uint8: 使用NumPy的astype方法确保数组的数据类型为uint8。 (可选) 如果需要,处理图片数据以确保值在0-255范围内: 对于彩...
import cv2im = cv2.imread('test.jpg') # 读入默认是uint8格式的numpy array一般情况直接用uint8即可，若是有需求（如神经网络等），可以转换成浮点数等形式。如果需要转回PIL的图像对象，那就必须是uint8的格式。如果一直用cv2的话，也可以直接保存浮点数形式的（注意是0~255，不是0~1）。
array = np.asarray(allBigPng, dtype=np.uint8)image = Image.fromarray(array, 'RGBA') image.save(outputImgPath + pollutionName + '.png')
()r,g,b=255-np.array(r),255-np.array(g),255-np.array(b)a=r/3+g/3+b/3r,g,b=r*color[0],g*color[1],b*color[2]im=np.dstack((r,g,b,a)).astype(np.uint8)im=Image.fromarray(im)ifoutisNone:returnimelse:im.save(out)print('生成的图片已保存为%s'%out)if__name__=='...
图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作如裁剪、翻转、旋转等,图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种,比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。(PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3,两者功能一样。) ...
一、PIL库对图像的基本操作 1、读取图片 PIL网上有很多介绍,这里不再讲解。直接操作,读取一张图片,将其转换为灰度图像,并打印出来。 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt pil_im = Image.o…