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 15:04:49 浏览: 76
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
<class 'PIL.Image.Image'>如何转换为numpy数组
可以使用numpy库中的array()函数将PIL Image对象转换为numpy数组。具体实现方法如下所示:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 读取图片并转换为numpy数组
pil_image = Image.open('example.jpg')
numpy_image = np.array(pil_image)
# 输出numpy数组的形状
print(numpy_image.shape)
```
其中,'example.jpg'为图片的路径,np.array()函数将PIL Image对象转换为numpy数组,numpy_image即为转换后的numpy数组。最后使用print()函数输出numpy数组的形状。
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。
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