img_to_array与np.array

img_to_array是Keras中的函数，用于将图像转换为NumPy数组，可以将图像数据从PIL Image对象转换为NumPy数组。其用法如下：

from keras.preprocessing.image import img_to_array
from PIL import Image

img = Image.open('test.jpg')
img_array = img_to_array(img)

np.array是NumPy库中的函数，用于将列表、元组、元素序列等转换为NumPy数组。其用法如下：

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3]
my_array = np.array(my_list)

相关问题

def image_to_array_1dim(img,w,h): img_r,img_g,img_b = img.split() # print("img.size:",img.size) #416*416 #如果转换成numpy数组，可以用shape。np.arrary(img) image_array_r = np.array(img_r,dtype='float32')/255 # 将RGB归一化 image_array_g = np.array(img_g,dtype='float32')/255 image_array_b = np.array(img_b,dtype= 'float32')/255 # print("image_array_r.shape:",image_array_r.shape) # (416, 416) image_array_r = image_array_r.reshape(w*h,) # reshape至一维 image_array_g = image_array_g.reshape(w*h,) image_array_b = image_array_b.reshape(w*h,) # print("image_array_r.shape:",image_array_r.shape) # (173056,) img_array_3 = [image_array_r,image_array_g,image_array_b] # 合并成三维，再reshape至一维 img_array_3 = np.array(img_array_3) img_array_3 = img_array_3.reshape(3*w*h,)

这段代码中，首先使用PIL库中的split()函数将图像拆分为R、G、B三个通道的图像。接着将每个通道的图像转换为numpy数组，并将像素值归一化到0到1之间。然后，将每个通道的数组reshape为一维数组，最后将三个通道的数组合并成一个三维数组，并将其reshape为一维数组。最终返回的就是一个一维的numpy数组。

arr_img_3d = np.array(list_img_3d) np.savez(os.path.join("img_dir", "test_b9.npz"), vol = arr_img_3d)

这段代码是将一个包含多张图像的三维数组转换为NumPy数组，并将其保存为npz文件的操作。

下面是代码的解释和使用方法：

1. 首先，确保你已经导入了必要的库：

import numpy as np
import os

2. 假设`list_img_3d`是一个包含多张图像的三维数组。你可以使用以下代码将其转换为NumPy数组：

arr_img_3d = np.array(list_img_3d)

3. 然后，使用`np.savez`函数将NumPy数组保存为npz文件：

np.savez(os.path.join("img_dir", "test_b9.npz"), vol=arr_img_3d)

在上述代码中，`os.path.join("img_dir", "test_b9.npz")`用于指定保存npz文件的路径和文件名。`vol=arr_img_3d`将NumPy数组命名为"vol"并保存到npz文件中。

执行以上代码后，将会生成一个名为"test_b9.npz"的npz文件，其中包含名为"vol"的NumPy数组。你可以根据需要进行进一步的操作，如加载和读取npz文件中的数据。