PIL Image 将numpy的数组转化为PIL Image类型

最新推荐文章于 2024-03-25 12:35:22 发布

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本文介绍如何利用Python的NumPy库创建一个全零的RGB图像，并使用PIL库显示该图像。此外，还展示了如何将现有图像转换为NumPy数组并重新显示。这对于理解图像数据结构及进行图像处理非常有帮助。

a=np.zeros((256,256,3))
b = Image.fromarray(a, mode='RGB')
b.show()

img = np.array(Image.open("lena.jpg"))
img = Image.fromarray(img, mode='RGB')
img.show()

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PIL图像转换为Numpy数组：技术与案例详解

这家伙很懒，什么都没有留下

12-20

1539

PIL（Pillow）是Python中最常用的图像处理库之一，提供了丰富的图像处理功能，如图像的打开、保存、裁剪、旋转、缩放等。Numpy则是Python中用于科学计算的基础库，支持高维数组与矩阵运算，以及大量的数学函数库。在图像处理和计算机视觉任务中，PIL和Numpy经常需要协同工作。PIL负责图像的读取、显示和保存，而Numpy则负责图像的数值计算和矩阵操作。因此，将PIL图像转换为Numpy数组成为了一个常见的需求。本文详细介绍了如何将PIL图像转换为Numpy数组，并通过案例展示了转换后的应用。

【OpenCV教程】将 NumPy 数组转换为图像对象的方法：PIL 中的Image.fromarray

若北辰

08-26

887

（Pillow）库中的一个方法，用于将 NumPy 数组转换为图像对象。这个方法特别适用于将处理后的图像数据（通常以 NumPy 数组形式存储）重新转换为图像格式，以便进一步处理或保存。是 Python 中的。

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通过Python PIL.Image加载图片,使用numpy进行图像简单处理

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11-20

3804

Python PIL.Image加载图片,使用numpy进行图像简单处理读入图片转换为ndarray: import numpy as np from PIL import Image a_num = np.array(Image.open('1.png')) a_num 转化的数组： array([[[181, 179, 193], [180, 177, 194], ...

Pillow教程05：NumPy数组和PIL图像的相互转化

我的Python教程

03-25

6211

最后，它使用np.full来创建每个小块的颜色数组，并将这些数组放置到原始图像数组的相应位置。NumPy数组的形状通常对应于图像的宽度、高度和（可能的）颜色通道数。当你有一个NumPy数组，并且该数组的数据类型和形状适合表示图像时，你可以使用Image.fromarray()来将这个数组转换为一个PIL图像对象。数组的第一个维度是图像的高度（行数），第二个维度是图像的宽度（列数），第三个维度是颜色通道数（对于RGB图像通常是3）。数组中的每个元素对应图像中的一个像素，其值表示该像素在对应颜色通道中的强度。

Numpy数组与PIL Image转换

weixin_30446613的博客

03-19

349

引用于这个博客转载于:https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/10560588.html

numpy与PIL image互转

studyvcmfc的专栏

06-18

951

https://blog.youkuaiyun.com/liuweizj12/article/details/80221537?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonec

使用PIL将Numpy数组保存为图像

weixin_43726511的博客

01-27

571

使用PIL将Numpy数组保存为图像

为什么要将PIL转成numpy数组

最新发布

11-19

我们被要求回答将PIL图像转换为NumPy数组的原因。根据提供的引用内容，我们可以总结出以下几点原因： 1. **利用NumPy强大的数组运算能力**：NumPy提供了高效的数组操作和数学函数，便于进行图像处理中的矩阵运算...

python 实现将Numpy数组保存为图像

09-18

`matplotlib.image.imsave()`函数可以将数组保存为图像文件，而`imshow()`和`savefig()`可以先显示图像再保存： ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # 假设 array 是你...

将numpy数组转化为图像数据集并保存到指定文件夹中

03-22

可以使用PIL库将numpy数组转化为图像数据集，并使用os库将其保存到指定文件夹中。以下是示例代码： ```python import numpy as np from PIL import Image import os # 创建一个3x3的numpy数组 arr = np.array([...

图像处理之PIL.Image与numpy.array之间的相互转换

01-07

1. PIL image转换成array 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 img = numpy.array(image) 或者 img = np.asarray(image) array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。 For example: import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],

numpy之通过数组与PIL.Image对象的互转进行图片处理

qq_40878431的博客

10-06

5298

------------------------------------------------语法基础------------------------------------------------ import numpy 相关模块 import PIL.Image 相关模块 numpy....

Pytorch：关于numpy与PIL转换的问题

龙雪的博客

10-08

6519

对数据集的处理会遇到很多的问题，相信这些问题也经常困扰各位，尤其是关于transforms的使用。不得不说这个库非常的好用，帮助我们节省了很多的时间，但是不可避免我们会遇到关于pytorch中的Tensor，numpy以及PIL之间的转化，这主要是因为transforms进行转换时接受的是PIL Image类型，要不会报错，下面就这一部分讲解一下这部分的转化。 # 首先来说明一下如何使用transforms来进行定义 from torchvision import datasets, transform

在python中如何将numpy图像数据转换为PIL用的数据对象

weixin_46013817的博客

12-17

4663

将array转换为image 需要导入的头文件 from PIL import Image 函数 Image.fromarray() # 可以实现将numpy数组的图像数据转换为PIL用的数据对象实例 pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) uint8是专门用于存储各种图像的（包括RGB，灰度图像等），范围是从0–255，大于255的值会被截断。需要注意的是，如果出现read-only错误，并不是转换的错误，一般是你读取的图片的时候，默认选择的是"r","

PIL.Image和 Numpy关系

xw2017的博客

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2419

import numpy as np import PIL.Image as Image # 图片的读取 data = Image.open('a.png') # 转成numpy.array类型 data_array = np.array(data) # 由numpy.array转成PIL.Image图片类型 data_array = Image.fromarray(np.uint8(data))...

利用Numpy和PIL进行图像的简单处理

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PIL、OpenCV、numpy处理图像格式的相互转化方式

numpy float64形式的rgb图片没有损失的转换为PIL图片

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03-05

522

然后，我们将像素值归一化到0到255的范围内，然后使用astype()方法将数组的数据类型转换为uint8类型。将浮点数类型的数组转换为整数类型时，由于类型转换的原因，可能会出现像素值差距超大的情况。这是因为将浮点数类型的像素值转换为整数类型时，会进行舍入操作。如果原始像素值小于0或大于255，则可能会出现截断或溢出现象，导致像素值的差距超大。为了解决这个问题，可以先将浮点数类型的像素值归一化到0到255的范围内，然后再进行类型转换。具体做法是将像素值乘以255并四舍五入，然后将结果转换为整数类型。

PIL+Numpy+Matplotlib 实现图像处理

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1804

PIL+Numpy+Matplotlib实现图像处理，包括：常用函数，图像信息，旋转角度，彩色图像转黑白图像，彩色图像转灰度图像。超详细