使用PIL库读取图像fcity.jpg，将RGB 数值取出来，保存为numpy格式，再将rgb通过下面公式计算转成灰度值，将灰度值保存为图片显示出来。 提示 转化公式 Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

可以使用PIL库读取图像，将RGB三个通道的数值取出来，根据转化公式计算灰度值，并将灰度值保存为图片。过程中可以使用numpy数组来存储RGB数值和灰度值。以下是示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像文件
image = Image.open("fcity.jpg")

# 将图像转换为RGB模式
image = image.convert("RGB")

# 将图像转换为numpy数组
array = np.array(image)

# 取出RGB三个通道的数值
r, g, b = array[:,:,0], array[:,:,1], array[:,:,2]

# 根据转化公式计算灰度值
gray = r * 0.3 + g * 0.59 + b * 0.11

# 将灰度值保存为图片并显示出来
Image.fromarray(gray.astype(np.uint8)).show()

运行结果中会弹出一张灰度图像。

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Python将读取的图片格式<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>转换为<class 'numpy.ndarray'>格式

可以使用PIL库和NumPy库中的函数将读取的图片格式`<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>`转换为`<class 'numpy.ndarray'>`格式。下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像文件
img = Image.open('image.jpg')

# 将图像转换为NumPy数组
arr = np.array(img)

# 检查数组的形状
print(arr.shape)

此代码将打开名为'image.jpg'的JPEG图像文件，并将其转换为NumPy数组。可以使用`arr.shape`检查数组的形状。注意，转换后的NumPy数组的形状是`(height, width, channels)`。其中`height`和`width`是图像的高度和宽度，`channels`是图像的通道数（例如，对于彩色图像，通道数为3）。

将numpy数组转换为RGB图像对象

可以使用Python中的PIL库（Pillow库）来将numpy数组转换为RGB图像对象。以下是示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 创建一个3x3的numpy数组，表示一张RGB图像
arr = np.array([
    [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]],
    [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]],
    [[128, 128, 128], [0, 0, 0], [255, 255, 255]]
], dtype=np.uint8)

# 将numpy数组转换为PIL图像对象
img = Image.fromarray(arr, mode='RGB')

# 显示图像
img.show()

首先，我们创建一个3x3的numpy数组，表示一张RGB图像。然后，使用`Image.fromarray()`函数将numpy数组转换为PIL图像对象。注意，我们需要指定`mode`参数为'RGB'，以告知PIL库这是一张RGB图像。

最后，我们可以使用`img.show()`函数显示图像。