numpy与PIL image互转

最新推荐文章于 2024-08-26 11:16:29 发布
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分类专栏： Python CV
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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 1370
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。
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],
Pillow教程05：NumPy数组和PIL图像的相互转化
我的Python教程
03-25 5757
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。
Python图像读取，PIL.Image，numpy.ndarray，Tensor形式相互转换
weixin_38645650的博客
11-17 5158
数据的处理和转换过程PIL.Image的Image图片对象cv2的numpy.ndarray,tensor。
PIL Image 将numpy的数组转化为PIL Image类型
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luolinll1212的专栏
09-27 1万+
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()  
PIL.image数据转换为Numpy和Tensor
weixin_43118280的博客
04-07 4304
PIL.image数据转换为Numpy和Tensor import numpy as np from PIL import Image import torch ##PIL.Image pil_img = Image.open('./dog.jpg').convert('RGB') print(type(pil_img)) ##<class 'PIL.Image.Image'> ## ToNumpy np_img = np.array(pil_img, dtype=np.uint8)
Numpy，Opencv及PIL.Image 格式相互转换
Onwaier的博客
02-03 1万+
Numpy，Opencv及PIL.Image 格式相互转换
PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile与numpy.ndarray的相互转换
hua_you_qiang的博客
07-12 3933
PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile与numpy.ndarray的相互转换 PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile是PIL库中Image的数据类型 而numpy.ndarray是numpy中（plt.imread导入的图片）array的数据类型 PIL转numpy from PIL import Image import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 图片的相对路径 path=
PIL和numpy转换的坑
random_repick的专栏
03-14 307
PIL numpy
Numpy数组与PIL Image转换
weixin_30446613的博客
03-19 334
引用于这个博客 转载于:https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/10560588.html
PIL.Image 转 numpy.array ，numpy.array 转 PIL.Image
一千零一夜的博客
03-17 4071
一、PIL.Image 转 numpy.array from PIL import Image import numpy as np Img = Image.open('G:/Experiment/train/images/000_HC.png') array_img = np.array(Img) 二、numpy.array 转 PIL.Image img = Image.fro...
【从矩阵到图像的类型转换4】：PIL库Image类型与Numpy类型转换
呆呆象呆呆的博客
04-24 6706
一、PIL库读取图片后类型示例 from PIL import Image img=Image.open("./1.png") print("类型：",type(img)) print("类型名称：",img.__class__.__name__) # 显示和用户交互 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() 二、PIL库读取图片后Image类型转换成numpy 为了方便显示长宽我们换一张长宽不相等的图 from PIL im
numpy array与PIL.Image的转换
hxxjxw的博客
10-15 3020
PIL Image转numpy array image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astype(np.uint8)) numpy array转PIL Image ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path))
利用Numpy和PIL进行图像的简单处理
weixin_45912931的博客
03-23 7153
简单图像处理：手绘风格
numpy_array与PIL.Image之间的互转
weixin_30457065的博客
08-26 359
# conding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import PIL.Image as image # 图片的读取 data = image.open(r'a.png') # 转成numpy.array类型 data_array = np.array(data) # 由numpy.array转...
【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
08-26 712
（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。
pytorch 源代码实现 PIL.image、Tensor 、numpy数据类型之间的转换
weixin_43118280的博客
04-07 2046
pytorch 源代码实现 PIL.image、Tensor 、numpy数据类型之间的转换class ToTensor1.源码阅读：class ToTensor2.源码阅读：to_tensor()2.1源码理解：2.1.1 handle numpy array2.1.2 handle accimage.Image2.1.3 handle PIL Imageclass PILtoTensor1. 源码阅读：class PILToTensor2. 源码阅读： F.pil_to_tensor(pic)class
Pytorch：关于numpy与PIL转换的问题
龙雪的博客
10-08 6391
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
PIL Image 转numpy.ndarray
最新发布
03-13
### 如何将PIL Image对象转换为numpy ndarray 可以利用 `numpy` 库中的 `np.array()` 方法轻松实现从 PIL 图像对象到 NumPy 数组的转换。具体来说，通过调用该方法并将 PIL 图像作为参数传入即可完成转换[^3]。 以下是具体的代码示例： ```python import numpy as np from PIL import Image # 打开一张图片并加载其数据 image = Image.open('example.jpg') # 将PIL图像对象转换为NumPy数组 image_np = np.array(image) print(type(image_np)) # 输出：<class 'numpy.ndarray'> ``` 上述代码中，`Image.open('example.jpg')` 加载了一张名为 `example.jpg` 的图像文件，并将其存储为 PIL 图像对象。随后，通过 `np.array(image)` 完成了从 PIL 图像对象到 NumPy 数组的转换[^2]。 需要注意的是，在某些情况下，原始图像可能不是 RGB 或 RGBA 格式（例如灰度图）。此时，可以通过 `.convert("RGB")` 明确指定目标颜色模式后再进行转换： ```python image_rgb = image.convert("RGB") image_np = np.array(image_rgb) ``` 这样能够确保最终得到的 NumPy 数组具有预期的颜色通道结构[^1]。 #### 数据验证与属性获取 一旦成功完成了转换，还可以进一步提取有关新创建的 NumPy 数组的信息，比如它的尺寸或者像素值范围等特性。下面展示了一个简单例子来演示这些功能的应用场景之一——计算整个图像所有像素点亮度均值的方法如下所示: ```python mean_pixel_value = np.mean(image_np) print(f"Mean Pixel Value: {mean_pixel_value}") ``` 以上就是关于如何把一个标准库支持下的 Python Imaging Library (即"Pillow", forked version of PIL) 中定义好的图像实例转变为可供科学计算使用的多维数值型列表表示形式的过程介绍以及实际操作指南。
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