PIL.Image转np

将PIL.Image对象转换为NumPy数组可以使用NumPy库中的asarray()函数。以下是将PIL.Image对象转换为NumPy数组的示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

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

# 将图像转换为NumPy数组
image_array = np.asarray(image)

# 打印数组的形状和数据类型
print("数组形状:", image_array.shape)
print("数据类型:", image_array.dtype)

在上面的代码中，"image.jpg"是你要转换的图像文件的路径。使用np.asarray()函数将PIL.Image对象转换为NumPy数组，并将结果存储在image_array变量中。你可以通过打印数组的形状和数据类型来验证转换是否成功。

请确保你已经安装了NumPy库，它提供了对NumPy数组进行操作和处理的各种功能。

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class Image2Array(object): """ transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'. Args: transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast. """ def __init__(self, transpose=True): self.transpose = transpose def __call__(self, results): """ Performs Image to NumpyArray operations. Args: imgs: List where each item is a PIL.Image. For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...] return: np_imgs: Numpy array. """ imgs = results['imgs'] np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32') if self.transpose: np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2) # tchw results['imgs'] = np_imgs return results

这是一个Python类，用于将PIL.Image对象转换为Numpy数组，并且可以选择是否转置数组的维度。它可以作为数据处理管道中的一个步骤，例如在图像分类或物体检测任务中。下面是一个简单的示例代码，演示如何将图像文件转换为Numpy数组，并应用Image2Array类：

from PIL import Image
import numpy as np

class Image2Array(object):
    """ 
    transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'.
    Args:
        transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast.
    """
    def __init__(self, transpose=True):
        self.transpose = transpose

    def __call__(self, results):
        """ 
        Performs Image to NumpyArray operations.
        Args:
            imgs: List where each item is a PIL.Image.
            For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...]
        return:
            np_imgs: Numpy array.
        """
        imgs = results['imgs']
        np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32')
        if self.transpose:
            np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2)  # tchw
        results['imgs'] = np_imgs
        return results

# 读取图像文件
img = Image.open("image.jpg")

# 应用Image2Array类将图像转换为Numpy数组
image2array = Image2Array()
np_img = image2array({'imgs': [img]})['imgs'][0]

# 输出数组形状
print(np_img.shape)

在上面的代码中，我们首先使用PIL库打开一个图像文件，然后使用Image2Array类将其转换为Numpy数组。最后，我们输出数组的形状。注意，我们将图像文件转换为单个PIL.Image对象，并将其放入一个列表中，因为Image2Array类预期的输入是一个图像列表。

PIL.Image转换成OpenCV格式

你可以使用以下代码将PIL.Image转换为OpenCV格式：

import cv2
from PIL import Image

pil_image = Image.open("example.jpg") # 读取PIL.Image
opencv_image = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为OpenCV格式

需要注意的是，需要先安装Pillow和OpenCV库。