np.array(gray, "uint8")

时间: 2024-04-25 11:25:20 浏览: 93
np.array(gray, "uint8")是将灰度图像gray转换为np.uint8类型的数组。这种转换可以通过使用numpy库中的array函数来实现。在这种情况下，将灰度图像gray的数据类型更改为np.uint8，以便在后续的图像处理中使用。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [OpenCV | 医学图像处理: np.uint8与np.uint16](https://blog.csdn.net/apfew/article/details/130774334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【计算机视觉】图像膨胀腐蚀](https://blog.csdn.net/liudongdong19/article/details/108954068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Python 改变数组类型为uint8的实现

第一次发博客，尝试一下 学习opencv3的时候，绘制hsv空间中的2d直方图，必须要将生成的hist数组的格式转换为uint8格式，否则应用cv2.imshow时图像不能显示！ # data=np.array(hist,dtype=’uint8′) 补充知识：python中图片的float类型和uint8类型 在python图像处理过程中，遇到的RGB图像的值是处于0-255之间的，为了更好的处理图像，通常会将图像值转变到0-1之间 这个处理的过程就是图像的float类型转变为uint8类型过程。 float类型取值范围 ：-1 到1 或者 0到1 uint8类型取值范围：0到255 下
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numpy-基于numpy实现的图像处理算法之RGB2Gray.zip

gray_img = Image.fromarray(gray_array.astype('uint8'), 'L') gray_img.save('output_image.png') 这段代码首先使用PIL库打开图像，并将其转换为NumPy数组。接着，通过乘以权重并相加，我们创建了一个新的...

修改程序gray = cv2.imread('gray_high_3.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) matrix = np.array(gray) matrix = matrix / 255，将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的matrix[i,j]恢复为原来的数值

您可以通过如下代码将经过上述操作的matrix恢复为原来的数值： python restored_matrix = (matrix * 255 - 32.45) * (1/255) 这里做了两步操作： 1. 首先将matrix乘以255，将其还原为原始的灰度值范围（0-...

将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的图像，通过修改gray = cv2.imread('gray_high_3.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) matrix = np.array(gray) matrix = matrix / 255 z = (matrix[i, j] * 37.763 - 32.45)，得到原始的数值

restored_gray = restored_matrix.astype(np.uint8) 这里做了以下几步操作： 1. 读取原始图像并将其转换为numpy数组。 2. 将原始图像的值缩放到0-1范围。 3. 将经过操作后的图像的值缩放到0-1范围。 4. 计算...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np from PIL import Image img_path = "D:/作业/兵马俑.jpg" gray_img = Image.open(img_path).convert("L") # 转为灰度图 gray_array = np.array(gray_img) plt.figure(1) plt.imshow(gray_img, cmap='gray') a = gray_array.shape[0] b = gray_array.shape[1] img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img2[:, b//2:] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2, cmap='gray') img3 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2] = gray_img[:, :b//2] img3[:, b//2:] = np.fliplr(gray_img[:, :b//2]) plt.figure(3) plt.imshow(img3, cmap='gray')错误如下：TypeError: 'Image' object is not subscriptable请修改

gray_array = np.array(gray_img) plt.figure(1) plt.imshow(gray_img, cmap='gray') a = gray_array.shape[0] b = gray_array.shape[1] img2 = np.ones((a, b), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2] = gray_...

python 调用c++opencv np.array(np.fromiter(

out_img = np.frombuffer(out_data.tobytes(), dtype=np.uint8).reshape((height, width)) # Display output image cv2.imshow('Output', out_img) cv2.waitKey(0) 在这个示例中，我们使用ctypes库加载了名...

优化代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def logic_encrypt(im, x0, mu): xsize, ysize = im.shape # print(xsize, ysize) im = np.array(im).flatten() num = len(im) for i in range(100): x0 = mu * x0 * (1-x0) E = np.zeros(num) E[0] = x0 for i in range(0,num-1): E[i+1] = mu * E[i]* (1-E[i]) E = np.round(E*255).astype(np.uint8) im = np.bitwise_xor(E,im) im = im.reshape(xsize,ysize,-1) im = np.squeeze(im) im = Image.fromarray(im) return im img = cv2.imread('0.jpg',0) img = logic_encrypt(img,0.35,3) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) s = np.log(np.abs(fshift)) plt.imshow(s,'gray') plt.show()

2. 使用位运算代替 np.bitwise_xor()：在逻辑加密的部分，使用了 np.bitwise_xor() 进行位异或运算。你可以尝试使用位运算符 ^ 来替代，因为位运算通常比函数调用更高效。 3. 使用 in-place 操作：在逻辑加密的...

color = Image.fromarray(gray.astype(np.uint8)).convert('P')解释代码

具体来说，首先使用numpy的astype方法将gray转换为8位无符号整数类型，然后使用Image.fromarray方法将其转换为PIL图像对象。最后使用convert方法将图像模式转换为P模式。 P模式是一种8位颜色模式，可以用于保存...

将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的图像，重新读取并计算出将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的图像，重新读取并计算出float(values[2]) 的值，其中float（values[2])所有数值的范围在0和37.763之间

modified_matrix = np.array(modified_gray) # 将图像的值缩放到0-1范围 modified_matrix = modified_matrix / 255 # 计算float(values[2])的值 values_2 = np.max(modified_matrix) * 37.763 - 32.45 # 输出...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('work8.tif', -1) #转为彩色图 img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置颜色范围 lower_gray = np.array([0, 0, 100]) upper_gray = np.array([180, 50, 255]) # 创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray) # 去噪 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 获取花 flower = cv2.bitwise_and(img, img, mask=opening) cv2.imshow("test", flower) # 着色 color = np.zeros_like(img) color[..., 0] = 255 color[..., 1] = 255 color[..., 2] = 0 # 将原始图像中需要着色的部分变为蓝色 result = img.copy() result[opening > 0] = color[opening > 0] # 显示结果 cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0)

4. 设置颜色范围，这里设置了灰色的颜色范围，lower_gray表示下限颜色，upper_gray表示上限颜色。 5. 使用cv2.inRange函数根据颜色范围创建掩膜，将符合范围的像素设置为白色，不符合的设置为黑色。 6. 使用cv2....

图像的np.array转二进制

binary_data = gray_image.astype(np.uint8).tobytes() 2. 对于彩色图像（RGB或RGBA）： python from PIL import Image # 假设color_image是一个三维数组，形状为(H, W, C)，C为颜色通道数 color_image = np...

如何销毁截图对象?with mss() as sct: monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]} img = np.array(sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height})) img_gray = cvtColor(img, 6) img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes() img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0)

在这段代码中，img 是一个 NumPy 数组，它代表了从屏幕上截取的图像。由于这是一个 Python 对象，因此当程序执行完这段代码后，Python 解释器在合适的时机会自动销毁它，释放内存。 如果你想手动销毁这个对象，...

对膨胀后的图像做高斯平滑，dilation = cv2.dilate(matrix.astype(np.uint8), kernel, iterations=2) # 将膨胀后的矩阵转为灰度图像 gray = dilation * 255 # 将灰度图像转为二值图像 binary = gray.astype(np.uint8)

binary = gray.astype(np.uint8) # 对二值图像进行高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(binary, (5, 5), 0) # 显示结果 cv2.imshow('Original', matrix) cv2.imshow('Dilation', dilation) cv2.imshow('Binary',...

python将np.array数组转成灰度图

arr = np.random.randint(0, 255, (128, 128)).astype(np.uint8) # 将数组转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(arr, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 显示灰度图 cv2.imshow('Gray Image', gray_img) cv2.waitKey(0) cv2....

以上代码有错误,且太消耗内存,请修改: with mss() as sct: monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]} img = np.array(sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height})) img_gray = cvtColor(img, 6) # cv2.COLOR_BGR2GRAY=6 img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes() img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0)

img_decode = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) # Do something with the image # ... cv2.imshow("image", img_decode) if cv2.waitKey(1) == ord("q"): break cv2.destroyAllWindows() ...

以下代码依然内存泄漏?with mss() as sct: monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]} img = sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height}) img_array = np.array(img) img_gray = cvtColor(img_array, 6) img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes() img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) # 识别裁剪后的图片中的文字信息 text = EOCR(img_decode)

img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) # 识别裁剪后的图片中的文字信息 text = EOCR(img_decode) del img_array # 释放numpy数组占用的内存空间 del img_decode # 释放解码后的图片...

def gray(content_dir,content_gray): a = np.asarray(Image.open(content_dir).convert('L')).astype('float') depath = 10 # (0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x * depath / 100. grad_y = grad_y * depath / 100. A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.) uni_x = grad_x / A uni_y = grad_y / A uni_z = 1. / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度，弧度值 vec_az = np.pi / 4 # 光源的方位角度，弧度值 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对 x 轴的影响 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对 y 轴的影响 dz = np.sin(vec_el) # 光源对 z 轴的影响 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化 b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像 im.save(content_gray) return

这是一个Python函数，用于将一张彩色图片转换为灰度图并进行...8. 将像素值限制在0-255之间，避免出现超出像素值范围的情况。 9. 将光照后的像素值重新构建成一张图片，并保存到指定路径。 10. 最后返回保存路径。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage.measure import label, regionprops file_url = './data/origin/DJI_0081.jpg' output_url = './DJI_0081_ROI.jpg' def show_img(img, title): cv2.namedWindow(title, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(title, img) def output_img(img, url): cv2.imwrite(url, img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9]) # 使用2g-r-b分离 src = cv2.imread(file_url) show_img(src, 'src') # 转换为浮点数进行计算 fsrc = np.array(src, dtype=np.float32) / 255.0 (b, g, r) = cv2.split(fsrc) gray = 2 * g - 0.9 * b - 1.1 * r # 求取最大值和最小值 (minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray) # 转换为u8类型，进行otsu二值化 gray_u8 = np.array((gray - minVal) / (maxVal - minVal) * 255, dtype=np.uint8) (thresh, bin_img) = cv2.threshold(gray_u8, -1.0, 255, cv2.THRESH_OTSU) show_img(bin_img, 'bin_img') def find_max_connected_component(binary_img): # 输出二值图像中所有的连通域 img_label, num = label(binary_img, connectivity=1, background=0, return_num=True) # connectivity=1--4 connectivity=2--8 # print('+++', num, img_label) # 输出连通域的属性，包括面积等 props = regionprops(img_label) resMatrix = np.zeros(img_label.shape).astype(np.uint8) # 只保留最大的连通域 max_area = 0 max_index = 0 for i in range(0, len(props)): if props[i].area > max_area: max_area = props[i].area max_index = i tmp = (img_label == max_index + 1).astype(np.uint8) resMatrix += tmp resMatrix *= 255 return resMatrix bin_img = find_max_connected_component(bin_img) show_img(bin_img, 'bin_img') # 得到彩色的图像 (b8, g8, r8) = cv2.split(src) color_img = cv2.merge([b8 & bin_img, g8 & bin_img, r8 & bin_img]) output_img(color_img, output_url) show_img(color_img, 'color_img') cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

8.将连通域保留下来，并输出彩色图像。 需要注意的是，代码中使用了一些第三方库，比如OpenCV和skimage，需要提前安装好。另外，代码中也有一些常量的设置，比如阈值等，可以根据具体需求进行调整。

以下代码内存泄漏,修改正确:with mss() as sct: monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]} img = sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height}) img_array = np.array(img) img_gray = cvtColor(img_array, 6) img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes() img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) destroyAllWindows() # 识别裁剪后的图片中的文字信息 text = EOCR(img_decode) del img

img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) # 识别裁剪后的图片中的文字信息 text = EOCR(img_decode) # 截图对象 img 已经被自动释放，不需要手动删除 在这段代码中，with 语句...
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