将cv2读取的图片变为PIL Image or ndarray

时间: 2024-04-29 08:25:25 浏览: 70
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python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结

将cv2读取的图片变为PIL Image: ```python import cv2 from PIL import Image img_cv2 = cv2.imread("image.jpg") img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv2,cv2.COLOR_BGR2RGB)) ``` 将cv2读取的图片变为ndarray: ```python import cv2 import numpy as np img_cv2 = cv2.imread("image.jpg") img_ndarray = np.array(img_cv2) ```
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import cv2 import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建GUI界面 root = tk.Tk() # 定义拍照函数 def take_picture(): ret, frame = cap.read() # 读取摄像头数据 cv2.imwrite("picture.jpg", frame) # 保存图片 img = Image.open("picture.jpg") # 打开图片 img = img.resize((400, 300), Image.ANTIALIAS) # 调整图片大小 photo = ImageTk.PhotoImage(img) # 转换为Tkinter可用的图片格式 label.configure(image=photo) # 更新Label显示的图片 label.image = photo # 创建按钮 button = tk.Button(root, text="拍照", command=take_picture) button.pack() # 创建Label显示摄像头数据 label = tk.Label(root) label.pack() # 循环更新GUI界面 while True: ret, frame = cap.read() # 读取摄像头数据 cv2image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGBA) # 转换颜色格式 img = Image.fromarray(cv2image) # 转换为PIL可用的图片格式 img = img.resize((400, 300), Image.ANTIALIAS) # 调整图片大小 photo = ImageTk.PhotoImage(img) # 转换为Tkinter可用的图片格式 label.configure(image=photo) # 更新Label显示的图片 label.image = photo root.update() # 更新GUI界面 # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭GUI界面 root.mainloop() 改为连续拍照，图片以此命名为1,2,3

img = Image.fromarray(cv2image) # 转换为PIL可用的图片格式 img = img.resize((400, 300), Image.ANTIALIAS) # 调整图片大小 photo = ImageTk.PhotoImage(img) # 转换为Tkinter可用的图片格式 label.configure...

PIL Image对象转换为cv2图像对象的代码

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怎么将图片变为ndarray

可以使用Python的Pillow或OpenCV库来将图片转化为ndarray，具体步骤如下： 使用Pillow库： from PIL import Image import numpy as np # 打开图片 img = Image.open('example.jpg') # 将图片转换为ndarray ...

帮我分析一下下面代码有什么问题：#模型导入 import paddlehub as hub ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server") import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont,ImageDraw,Image def drawText(text, width, height, file): #创建一张全白的图片用来绘制中文 img = np.full((height, width, 3),fill_value=255,dtype=np.uint8) #文字大小 font_size = int(width/len(text)) - 5 #绘制中文 #cv2.putText(img, text ,(width - font_size/2, height - font_size/2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0),1) #导入字体文件 fontpath = "C:/Users/lenovo/Desktop/人工智能/chinese_cht.ttf" #设置字体的颜色 b,g,r,a = 0,0,0,0 #设置字体大小 font = ImageFont.truetype(fontpath, font_size) #将numpy array的图片格式转为PIL的图片格式 img_pil = Image.fromarray(img) #创建画板 draw = ImageDraw.Draw(img_pil) #在图片上绘制中文 draw.text((width/2 - int(len(text)*(font_size/2)), int(height/2 - font_size/2)), text, font=font, fill=(b,g,r,a)) #将图片转为numpy array的数据格式 img = np.array(img_pil) #保存图片 cv2.imwrite(f"txt/{file}",img) image_path = 'image.jpeg' # 读取测试文件夹test.txt中的照片路径 np_images =[cv2.imread(image_path)] results = ocr.recognize_text( images=np_images, # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式； use_gpu=False, # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result； visualization=False, # 是否将识别结果保存为图片文件； box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值； text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值； image = cv2.imread(image_path) for result in results: data = result['data'] save_path = result['save_path'] for infomation in data: loca = infomation['text_box_position'] print(loca, infomation['text']) crop_img = image[loca[0][1]:loca[2][1], loca[0][0]:loca[2][0]] # 保存小图片 cv2.imwrite('txt/' + str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + '.jpg', crop_img) text = infomation['text'] drawText(text, loca[2][1] - loca[0][1], loca[2][0] - loca[0][0], str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + "M.jpg")

这段代码中存在两个潜在的问题： 1. OCR模型的使用问题：OCR模型需要预先安装并且需要联网下载模型文件，如果没有...此外，在使用cv2.imwrite保存图片时，目录'txt/'需要事先存在，否则会抛出FileNotFoundError异常。

cv2和pil.image之间的转换

cv2和PIL.Image之间的转换可以通过以下方法实现： ...# 读取PIL.Image对象 img_pil = Image.open('image.jpg') # 将PIL.Image对象转换为cv2图像 img_cv2 = cv2.cvtColor(numpy.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

请解析下列代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab #获取中心点位置 def find_image_on_screen(image_path): # 读取要识别的图片 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 获取屏幕截图 screenshot = np.array(ImageGrab.grab()) # 将截图转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用模板匹配找到图像在屏幕中的位置 res = cv2.matchTemplate(gray, image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 返回图像的位置和大小 top_left = max_loc h, w = image.shape bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) return (top_left[0] + w // 2, top_left[1] + h // 2) find_image_on_screen("baidu.png") time.sleep(2)

1. 导入需要的 Python 模块：cv2、numpy、pynput 和 PIL。 2. 定义一个函数 find_image_on_screen，用于在屏幕中查找指定图片的位置。 - 该函数首先读取需要查找的图片（通过参数 image_path 指定）。 - 然后...

PIL 的IMAGE如何与cv2互相转换

可以使用PIL库中的Image对象的convert()方法将其转换为numpy数组，然后使用cv2库中的cvtColor()方法将其转换为cv2中的BGR格式。同样，可以使用cv2库中的cvtColor()方法将BGR格式的图像转换为RGB格式，然后使用PIL库...

import os import cv2 #import sys #from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels(path): facesSamples=[] ids=[] imagePaths=[] for f in os.listdir(): result=os.path.join(path,f) imagePaths.append(result) face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: #读取列表imgesPath的每一张图片 img =cv2.imread(imagePath) #将读取的图片灰度化处理 PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) #将图像转换为数组 img_numpy=np.array(PIL_img) #检测人脸并返回人脸信息 faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy) #获取每张图片的id os. path. split方法将路径和名称切割开 id=int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) print(os.path.split(imagePath)) #遍历人脸信息获取x轴坐标y轴坐标w宽度h高度 for x,y,w,h in faces: #获取人脸部分数据在转换后数组内的值，将其存放到图片数据列 facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) #再将id加到对应图片数据的列表ids中 ids.append(id) #输出所有图片的id #print(ids) #返回图片数据列表以及对应id列表 return facesSamples,ids if __name__=='__main__': #图片路径 path='.data/' #获取图像数组和id标签数组 faces,ids=getImageAndLabels(path) recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) recognizer.write('trainer/trainer.yml')帮我改正错误

3. PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) 这行代码中 COL0R_BGR2GRAY应该改为 COLOR_BGR2GRAY，拼写错误。 4. print(os.path.split(imagePath)) 这行代码中，split方法应该改为splitext，以...

不将cv2.imread转换为PIL兼容的图片加载方式，依旧使用cv2

如果你不想将cv2.imread读取的图像转换成PIL格式，可以直接在Tkinter中使用cv2提供的imshow函数展示图像，但这会有一些限制。由于Tkinter默认使用tkinter.PhotoImage来处理图像，而cv2.imshow返回的是一个...

while(1): ret,frame = cap.read() #get 1fps photo img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))#将图片转为 PIL支持的格式 font = ImageFont.truetype ('simhei.ttf',40) #zai ru zi ti draw = ImageDraw.Draw(img_PIL) draw.text((100,100),'press keyboard then exit',font=font,fill=(255,255,255)) frame = cv2.cvtColor(np.asarray(img_PIL),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2 . imshow ("capture",frame) if cv2.waitkey(1)&0xFF == ord ('q'): cv2.imwrite ("out.jpg",frame) break

cv2.cvtColor()用于将PIL格式的图片转换为OpenCV格式的图片，cv2.imshow()用于在窗口中显示图片，cv2.waitKey()用于等待键盘输入并返回按键的ASCII码。如果按键是q，则程序会跳出循环并退出，同时将最后一帧保存为...

from hyperlpr import * # 导入OpenCV库 import cv2 as cv from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np def drawRectBox(image, rect, addText, fontC): cv.rectangle(image, (int(round(rect[0])), int(round(rect[1]))), (int(round(rect[2]) + 8), int(round(rect[3]) + 8)), (0, 0, 255), 2) cv.rectangle(image, (int(rect[0] - 1), int(rect[1]) - 16), (int(rect[0] + 75), int(rect[1])), (0, 0, 255), -1, cv.LINE_AA) img = Image.fromarray(image) draw = ImageDraw.Draw(img) draw.text((int(rect[0] + 1), int(rect[1] - 16)), addText, (255, 255, 255), font=fontC) imagex = np.array(img) return imagex image = cv.imread('./img/test3.jpeg') # 读取选择的图片 res_all = HyperLPR_plate_recognition(image) fontC = ImageFont.truetype("./Font/platech.ttf", 14, 0) res, confi, axes = res_all[0] image = drawRectBox(image, axes, res, fontC) cv.imshow('Stream', image) c = cv.waitKey(0) & 0xff

IN这是一段 Python 代码，用于从指定的图片中读取并识别车牌，并在图像上绘2 = 1; IN3 = 1; IN4 = 0; ENA = 1; EN制车牌的边框和标注文字。以下是代码的主要功能： 1. 导入必要的库和模B = 1; delay(100); }...

cv2.imread报错module 'PIL.Image' has no attribute 'Resampling'

cv2.imread() 报这个错误是因为你在尝试读取图像文件时，出现了导入 PIL.Image 模块时找不到 Resampling 属性的问题。通常，这表示你使用的 cv2 库版本可能过旧，而它依赖于 Pillow（Python Imaging ...

import cv2 import numpy as np import mediapipe as mp from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def re_size(image, size=(512, 512)): temp = max(image.size) mask = Image.new('RGB', (temp, temp), (0, 0, 0)) mask.paste(image, (0, 0)) mask = mask.resize(size) return mask image = cv2.imread("face.png") image1=re_size(image) cv2.imshow("before", image) cv2.imshow("after", image1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 错误怎么解决

image1_rgb = cv2.cvtColor(np.array(image1), cv2.COLOR_BGR2RGB) 最后，请确保在调用 cv2.imshow 之后添加退出窗口的代码，以避免出现错误： cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 请尝试在您...

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