PIL.Image变numpy

可以使用`numpy.array()`方法将PIL.Image对象转换为NumPy数组。例如：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像文件
image = Image.open('image.jpg')

# 将图像转换为NumPy数组
image_array = np.array(image)

# 查看数组形状
print(image_array.shape)

这将打印数组的形状，它应该是一个三维数组，其中第一个维度是图像的高度，第二个维度是图像的宽度，第三个维度是通道数（例如RGB图像的通道数为3）。

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PIL.Image转为numpy

可以使用numpy库来将PIL.Image转为numpy数组，具体代码如下：

import numpy as np
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("image.jpg")

# 将图片转为numpy数组
array = np.array(image)

# 显示数组的形状
print(array.shape)

其中，`image.jpg`是你要读取的图片文件名，可以替换成你自己的图片文件名。`np.array()`方法可以将PIL.Image对象转为numpy数组。你可以通过`array.shape`查看数组的形状，从而获取图片的宽度、高度和通道数等信息。

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：

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。