img_to_array与np.array
时间: 2023-09-13 08:04:47 浏览: 54
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:
```python
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:
```python
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。
img_array = (img_array / np.max(img_array)) * 255 MemoryError
这个错误通常是由于内存不足导致的。在处理大型数组时,尤其是在计算机的内存较小的情况下,可能会出现此错误。一种解决方法是使用更大的内存或使用较小的图像。另一种解决方法是尝试使用numpy的memmap函数,它可以将大型数组存储在磁盘上而不是内存中,从而减少内存的使用。你可以尝试使用以下代码代替原来的代码:
```python
img_array = np.memmap('temp_array.dat', dtype='float32', mode='w+', shape=img_shape)
img_array[:] = img_data[:]
img_array = (img_array / np.max(img_array)) * 255
```
这将在磁盘上创建一个临时文件,并将图像数组存储在其中。然后,您可以对其进行操作而不必担心内存错误。
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