image.fromarray()使用举例
时间: 2023-11-27 19:06:07 浏览: 30
好的,你的第一个问题是如何使用image.fromarray()?举个例子来说明:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 创建一个3x3的RGB数组,并将其转换为图像
arr = np.array([[[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]],
[[255, 255, 0], [0, 255, 255], [255, 0, 255]],
[[128, 128, 128], [0, 0, 0], [255, 255, 255]]], dtype=np.uint8)
img = Image.fromarray(arr, 'RGB')
# 显示图像
img.show()
```
首先,我们导入需要的库:numpy和PIL中的Image。然后,我们创建一个3x3的RGB数组,每个像素的值表示一种颜色。接着,我们使用numpy中的array函数将其转换为一个numpy数组。最后,我们将numpy数组传递给image.fromarray()函数,并指定图像类型为RGB。这个函数将返回一个PIL Image对象。我们可以使用show()方法来查看图像。
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image.fromarray()用法举例,具体到每一个参数
image.fromarray()是Python图像处理库Pillow中的一个函数,用于将numpy数组转换为图像对象。下面是一个使用image.fromarray()函数的示例代码:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 创建一个随机的numpy数组
arr = np.random.randint(0, 255, size=(512, 512, 3), dtype=np.uint8)
# 将numpy数组转换为图像对象
img = Image.fromarray(arr)
# 显示图像
img.show()
```
在上面的代码中,image.fromarray()函数的参数arr是一个三维的numpy数组,表示一张RGB图像。具体每个参数的含义如下:
- arr:要转换为图像对象的numpy数组。
- mode:指定图像模式,即图像的颜色模式和通道数。默认值为None,表示根据输入数组的维度自动选择模式。如果输入数组的维度为2,则mode为"L"(灰度图像);如果输入数组的维度为3,则mode为"RGB"(RGB彩色图像)或"RGBA"(带有alpha通道的RGBA图像)。
- size:指定图像的尺寸。默认值为None,表示根据输入数组的shape自动选择尺寸。
在上面的示例代码中,由于输入的numpy数组是一个三维数组,表示一张RGB图像,因此不需要指定mode参数;而size参数也是根据数组的shape自动选择尺寸的。
from PIL import Image import numpy as np import math # 产生16个像素点不同的权重 def BiBubic(x): x = abs(x) if x <= 1: return 1 - 2 * (x ** 2) + (x ** 3) elif x < 2: return 4 - 8 * x + 5 * (x ** 2) - (x ** 3) else: return 0 # 双三次插值算法 # dstH为目标图像的高,dstW为目标图像的宽 def BiCubic_interpolation(img, dstH, dstW): scrH, scrW = img.shape # img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant') retimg = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8) for i in range(dstH): for j in range(dstW): scrx = i * (scrH / dstH) scry = j * (scrW / dstW) x = math.floor(scrx) y = math.floor(scry) u = scrx - x v = scry - y tmp = 0 for ii in range(-1, 2): for jj in range(-1, 2): if x + ii < 0 or y + jj < 0 or x + ii >= scrH or y + jj >= scrW: continue tmp += img[x + ii, y + jj] * BiBubic(ii - u) * BiBubic(jj - v) retimg[i, j] = np.clip(tmp, 0, 255) return retimg im_path = 'D:\\LiPei\\2304IA\\Code\\TempData_Extend\\image0_0.jpg' image = np.array(Image.open(im_path)) print(image.shape[1]) # 举例:将图片统一转换为256*256的图片 image2 = BiCubic_interpolation(image, 256, 256) image2 = Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB') image2.save('D:\\LiPei\\2304IA\\Code\\BiCubic_interpolation.jpg')
这段代码实现了双三次插值算法,将原始图片转换为指定大小的图片。具体实现过程是:首先定义了一个产生16个像素点不同权重的函数 BiBubic(x),然后实现了双三次插值算法 BiCubic_interpolation(img, dstH, dstW),其中 img 是原始图片,dstH 和 dstW 是目标图片的高和宽。在函数内部,首先获取原始图片的尺寸 scrH 和 scrW,然后以目标图片的尺寸为基础,通过计算每个像素点在原始图片中的位置,利用双三次插值算法计算出目标图片中每个像素点的像素值。最后将转换后的图片保存到指定路径下。