Python将读取的图片格式<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>转换为<class 'numpy.ndarray'>格式
时间: 2023-12-28 10:04:49 浏览: 30
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:
```python
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)。
相关问题
batch data con only contains: tensor, numpy.ndarray, dict, list, number, but got <class 'PIL.Image.Image'>
这个错误通常出现在使用深度学习框架训练模型时,输入数据的格式不正确。在深度学习中,常用的输入数据类型包括张量(Tensor)、Numpy 数组、字典、列表、数值等,但是 PIL.Image.Image 类型的数据不在支持的数据类型范围内,所以会报错。
如果要使用 PIL.Image.Image 类型的数据作为输入,需要将其转换为支持的数据类型,例如将其转换为 Numpy 数组或张量。可以使用 PIL 库提供的方法将图片转换为 Numpy 数组,然后再将其转换为张量。示例代码如下:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
import torch
# 读取图片并转换为 Numpy 数组
img = Image.open('example.jpg')
img_array = np.array(img)
# 将 Numpy 数组转换为张量
img_tensor = torch.from_numpy(img_array)
```
这样就可以将 PIL.Image.Image 类型的数据转换为支持的数据类型,然后再进行训练或预测。
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:
```python
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。