import os import pydicom from PIL import Image # 将某个 IMA 文件转换为 PNG 格式并保存 def save_as_png(ds, png_path): # 将 IMA 像素数据转换为图像 pixel_data = ds.pixel_array image = Image.fromarray(pixel_data) image = image.convert('L') # 灰度化 # 保存为 PNG 格式 image.save(png_path) # 定义输入和输出目录 input_dir = './data' output_dir = './output' # 遍历每个子目录 for subdir in os.listdir(input_dir): subdir_path = os.path.join(input_dir, subdir) if not os.path.isdir(subdir_path): continue print(f'Processing {subdir}') # 在输出目录中创建相同的子目录 out_subdir_path = os.path.join(output_dir, subdir) os.makedirs(out_subdir_path, exist_ok=True) # 遍历 full_3mm 和 quarter_3mm 文件夹 for mode in ['full_3mm', 'quarter_3mm']: mode_path = os.path.join(subdir_path, mode) if not os.path.isdir(mode_path): continue # 遍历每个 IMA 文件并转换为 PNG 格式 for filename in os.listdir(mode_path): if not filename.endswith('.ima'): continue ima_path = os.path.join(mode_path, filename) ds = pydicom.dcmread(ima_path) # png_filename = f'{subdir}_{mode}_{ds.SOPInstanceUID}.png' # 使用所有信息作为文件名 png_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png' png_path = os.path.join(out_subdir_path, png_filename) save_as_png(ds, png_path)为什么无生成

png_add.rar_ png_add_linux 图片合并_png_合并图片_图片合并

例如，假设我们有两个PNG图片文件，分别为"image1.png"和"image2.png"，我们想要将"image2.png"合并到"image1.png"的右下角，可以使用以下命令： bash composite -gravity southeast image2.png image1.png ...

save_txt_dat 1_将其他文件格式转换成dat或txt格式_savetxt格式_

save_txt_dat 1 这个主题聚焦于如何将不同文件格式转换为 .dat 或 .txt 格式，这是一种常见的数据交换和归档方式。.dat 和 .txt 文件通常用于存储结构化数据，易于读取和分析，尤其在编程和数据分析场景中...

检查下面代码：import pydicom import numpy as np # 加载DICOM图像 ds = pydicom.dcmread('11.dcm') # 获取图像数据 img = ds.pixel_array # 获取标记数据 overlay_data = ds.OverlayData overlay_rows = ds.OverlayRows overlay_cols = ds.OverlayColumns # 将标记数据转换为numpy数组 overlay_data = np.frombuffer(overlay_data, dtype=np.uint8) overlay_data = overlay_data.reshape((overlay_rows, overlay_cols)) # 将标记的位置信息与图像数据进行合并。可以使用Pillow库中的Image.fromarray()函数将图像数据转换为PIL图像对象，并使用PIL图像对象的paste()函数将标记的位置覆盖为背景色。 # 复制 from PIL import Image # 将图像数据转换为PIL图像对象 img_pil = Image.fromarray(img) # 获取标记的位置信息 # 在示例图像中，标记的值为1 mask = overlay_data == 1 x, y = np.where(mask) # 将标记的位置覆盖为背景色 bg_color = 255 # 背景色为白色 for x_, y_ in zip(x, y): img_pil.putpixel((y_, x_), bg_color) # 将处理后的图像转换为numpy数组 img_cleaned = np.array(img_pil) # 创建新的PixelData元素 new_pixel_data = pydicom.dataelem.DataElement( 0x7fe00010, 'OW', img_cleaned.tobytes()) # 替换原来的PixelData元素 ds.PixelData = new_pixel_data # 保存处理后的图像 ds.save_as('example_cleaned.dcm')

7. 使用 pydicom 库的 save_as 函数将处理后的图像数据保存为新的 DICOM 文件。需要注意的是，本段代码中的标记信息是二进制数据，需要先将其转换为numpy数组才能进行后续处理。另外，该代码中的标记信息只...

此代码import os import numpy as np from PIL import Image def process_image(image_path, save_path): # 读取nii文件 image_array = np.load(image_path).astype(np.float32) # 归一化到0-255之间 image_array = (image_array - np.min(image_array)) / (np.max(image_array) - np.min(image_array)) * 255 # 将数据类型转换为uint8 image_array = image_array.astype(np.uint8) # 将三维图像分成若干个二维图像 for i in range(image_array.shape[0]): image = Image.fromarray(image_array[i]) image.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) def process_label(label_path, save_path): # 读取nii文件 label_array = np.load(label_path).astype(np.uint8) # 将标签转换为灰度图 label_array[label_array == 1] = 255 label_array[label_array == 2] = 128 # 将三维标签分成若干个二维标签 for i in range(label_array.shape[0]): label = Image.fromarray(label_array[i]) label.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) # LiTS2017数据集路径 data_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017" # 保存路径 save_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\2D-LiTS2017" # 创建保存路径 os.makedirs(save_path, exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "image"), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "mask"), exist_ok=True) # 处理Training Batch 1 image_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1", "volume-{}.npy") for i in range(131): process_image(image_path.format(i), os.path.join(save_path, "image")) # 处理Training Batch 2 label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2", "segmentation-{}.npy") for i in range(131): process_label(label_path.format(i), os.path.join(save_path, "mask"))出现FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017\\Training Batch 1\\volume-0.npy'，修复它，并给出完整代码

from PIL import Image def process_image(image_path, save_path): # 读取nii文件 image_array = np.load(image_path).astype(np.float32) # 归一化到0-255之间 image_array = (image_array - np.min(image_...

import os from PIL import Image import pytesseract from openpyxl import Workbook def ocr(image_path): img = Image.open(image_path) result = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng') return result def save_to_excel(result_list): wb = Workbook() ws = wb.active for result in result_list: ws.append([result]) wb.save('result.xlsx') if name == 'main': image_dir = r'C:\Users\KevinGuo\OneDrive\桌面\1.jpg' # 图片所在目录 result_list = [] for image_name in os.listdir(image_dir): image_path = os.path.join(image_dir, image_name) result = ocr(image_path) result_list.append(result) save_to_excel(result_list) print('处理完成！')

2. os.listdir()返回的是指定目录下的所有文件和子目录，如果需要筛选出图片文件，请使用os.path.splitext()函数，判断文件扩展名是否为图片格式。 3. 处理单张图片时，需要将result_list改为result，因为只有一张...

import os from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk

您的代码已经正确导入了必要的模块，包括os、tkinter和PIL。接下来，您可以使用这些模块来创建一个基本的Tkinter窗口，并在其中显示一张图片。以下是一个示例代码： python root = Tk() # 打开图片并调整大小...

from PIL import Image# 打开图像文件image = Image.open('image.jpg')# 定义左上角和右下角坐标left = 100top = 100right = 500bottom = 500# 裁剪图像cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))# 保存裁剪后的图像cropped_image.save('cropped_image.jpg') 具体结果

这段代码是使用Python的PIL库来对图像进行...5. 使用cropped_image.save()函数将裁剪后的图像保存到指定的文件中，可以是jpg、png等格式。最终，裁剪后的图像将保存在当前工作目录下的cropped_image.jpg文件中。

import os from PIL import Image from openpyxl import Workbook from openpyxl.drawing.image import Image as ExcelImage # 创建Excel文件 wb = Workbook() ws = wb.active # 设置单元格宽度和高度 ws.column_dimensions['A'].width = 10 ws.row_dimensions[1].height = 100 # 图片文件夹路径 folder_path = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\01-柱状图\新建文件夹\新建文件夹\music" # 遍历文件夹下的图片文件 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): # 可以根据需要修改图片格式 image_path = os.path.join(folder_path, filename) # 调整图片大小为单元格大小 img = Image.open(image_path) img.thumbnail((100, 100)) # 修改为单元格大小，这里假设单元格大小为100x100 # 将图片保存到Excel文件中 excel_img = ExcelImage(img) ws.add_image(excel_img, "A1") # 保存Excel文件 wb.save("aaa.xlsx")这个代码为什么不能跑，一直在执行

from openpyxl.drawing.image import Image as ExcelImage # 创建Excel文件 wb = Workbook() ws = wb.active # 设置单元格宽度和高度 ws.column_dimensions['A'].width = 10 ws.row_dimensions[1].height = 100 #...

import matplotlib.pyplot as plt import jieba import wordcloud from wordcloud import ImageColorGenerator import numpy as np from PIL import Image # 读取文本文件 text = open('4447.txt',encoding='utf-8'.read() cut_text = jieba.cut(text) word = ' '.join(cut_text) return txt_jieba #读取图片 pic = np.array(Image.open('aa.png')) image_colors = ImageColorGenerator(pic) wd = wordcloud.WordCloud( mask=pic, font_path='simhei.ttf', background_color='pink', ) wd.generate(word) plt.imshow(wd.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear') plt.axis('y off') plt.show('x on')

from PIL import Image # 读取文本文件 text = open('4447.txt', encoding='utf-8').read() cut_text = jieba.cut(text) word = ' '.join(cut_text) txt_jieba = word # 读取图片 pic = np.array(Image.open('aa....

import pytesseract from PIL import Image image = Image.open('test.png') text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)

当你导入pytesseract并从PIL模块导入Image时，你可以使用以下代码来读取图像文件（如'test.png'）并提取文本内容： python import pytesseract from PIL import Image # 打开图片 image = Image.open('...

将这个代码import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取图像 image = np.array(Image.open('image.jpg')) # 压缩图像 compressed_image = compress_image(image, n_clusters=16) # 显示压缩前后的图像 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax[0].imshow(image) ax[0].set_title('Original Image') ax[1].imshow(compressed_image) ax[1].set_title('Compressed Image') plt.show()显示的图像保存为图像文件

可以使用以下代码将显示的图像保存为图像文件： from PIL import Image # 将图像数组转换为PIL图像对象 compressed_image = Image.fromarray(compressed_image) # 保存图像文件 compressed_image.save('...

from PIL import Image import os import numpy as np input_folder = 'D://with ground truth/train/disp' # 输入文件夹路径 output_folder = 'D://with ground truth/train/disp2' # 输出文件夹路径 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.tif') or filename.endswith('.tiff'): # 仅对tif或tiff格式的文件进行转换 with Image.open(os.path.join(input_folder, filename)) as im: im.save(os.path.join(output_folder, os.path.splitext(filename)[0] + '.png'))报错raise OSError(msg) from e OSError: cannot write mode F as PNG

以下是一个示例代码片段，可以将图像转换为 "RGB" 模式并保存为 PNG： from PIL import Image import os import numpy as np input_folder = 'D://with ground truth/train/disp' # 输入文件夹路径 output_...

from wordcloud import WordCloud #词云 import jieba #分词 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据可视化 from PIL import Image #图片处理 import numpy as np #矩阵运算 import sqlite3 #数据库 # def show(): con = sqlite3.connect('movie.db') cur = con.cursor() sql = 'select instroduction from movie250' data = cur.execute(sql) text = "" for item in data: text = text + item[0] # print(text) cur.close() con.close() cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(len(string)) img = Image.open(r'./static/images/old.png') img_array = np.array(img) #将图片转换为数组 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_array, font_path="/Library/Fonts/Songti.ttc" #字体所在位置C:\Windows\Fonts ) wc.generate_from_text(string) #绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') #是否显示坐标轴 fig.patch.set_alpha(0) plt.show() #显示生成的词云图片 plt.savefig('static/images/new.png') # return img_array

在这段代码中，使用 fig.patch.set_alpha(0) 将整个图形对象的背景设置为透明，但是这里的 fig 指的是之前没有创建过的图形对象，因此这句代码并没有起到作用。正确的方法是使用 plt.gcf().patch.set_alpha(0...

from IPython.display import clear_output, Image import time import cv2 from PIL import Image as PILImage import io current_time = 0 def processImg(img): # 画出一个框 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800,400), (0, 0, 255), 5) # 显示FPS global current_time if current_time == 0: current_time = time.time() else: last_time = current_time current_time = time.time() fps = 1. / (current_time - last_time) text = "FPS: %d" % int(fps) cv2.putText(img, text, (0, 100), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 3.65, (255, 0, 0), 2) return img def arrayShow(imageArray): pil_image = PILImage.fromarray(imageArray) # 将图像转换为字节数据 io.BytesIO() pil_image.save(stream, format='PNG') display(Image(stream.getvalue())) video_url = "http://192.168.50.180/mjpeg/1" video = cv2.VideoCapture(video_url) while True: try: clear=True ret, frame = video.read() if not ret: break lines, columns, _ = frame.shape frame = processImg(frame) frame = cv2.resize(frame, (int(columns / 4), int(lines / 4))) arrayShow(frame) time.sleep(0.02) except KeyboardInterrupt: video.release()帮我修改一下这份代码

from PIL import Image as PILImage import io current_time = 0 def processImg(img): # 绘制一个框 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800,400), (0, 0, 255), 5) # 显示FPS global current_time if ...

import numpy as np import pandas as pd from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def draw_cloud(read_name): image = Image.open('/Users/zhoulexin/downloads/学者.png') # 作为背景轮廓图 graph = np.array(image) # 参数分别是指定字体、背景颜色、最大的词的大小、使用给定图作为背景形状 wc = WordCloud(font_path='System/Library/Fonts/Supplemental/Arial Unicode.ttf', background_color='black', max_words=100, mask=graph) fp = pd.read_csv(read_name, encoding='gb18030') # 读取词频文件, 因为要显示中文，故编码为gbk name = list(fp.name) # 词 value = fp.val # 词的频率 for i in range(len(name)): name[i] = str(name[i]) dic = dict(zip(name, value)) # 词频以字典形式存储 wc.generate_from_frequencies(dic) # 根据给定词频生成词云 image_color = ImageColorGenerator(graph) plt.imshow(wc) plt.axis("off") # 不显示坐标轴 plt.show() wc.to_file('scholar词云.png') # 图片命名 if name == 'main': draw_cloud("/Users/zhoulexin/downloads/李学龙.csv")本段代码报错为AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'name'如何修改

在这段代码中，DataFrame对象没有"name"这个属性，所以代码会...你需要将下面的代码： name = list(fp.name) # 词修改为： name = list(fp["name"]) # 词这样就可以获取到"name"这一列的数据了。

paddlepaddle框架下改下下面代码：import tensorflow as tf import inverse_isp import os import glob from PIL import Image import numpy as np os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' def read_jpg(filename): """Read an 8-bit JPG file from disk and normalizes to [0, 1].""" image_file = tf.read_file(filename) image = tf.image.decode_jpeg(image_file, channels=3) return tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 def read_img(filename): """Read an image in most formats.""" image_file = tf.read_file(filename) image = tf.image.decode_image(image_file, channels=3) return tf.cast(image, tf.float32) / 255.0

由于 PaddlePaddle 和 ...由于 PaddlePaddle 中没有 tf.image.decode_jpeg 和 tf.image.decode_image 函数，我们可以使用 OpenCV 来读取和解码图像，并使用 cv2.cvtColor 函数将 BGR 格式转换为 RGB 格式。

img = l1.image if img is None: return # 弹出一个对话框，让用户选择保存文件的位置和文件名 filetypes = [('JPEG', '.jpg'), ('PNG', '.png')] filename = filedialog.asksaveasfilename(initialfile='.jpg', filetypes=filetypes) if filename: # 保存图片 pil_image = Image.open("image.jpg") # 创建 PhotoImage 对象 photo_image = ImageTk.PhotoImage(pil_image) # 将 PhotoImage 转换为 PIL 图像 pil_image = Image.open(photo_image) img.save(filename)出现AttributeError: 'PhotoImage' object has no attribute 'save'

from PIL import Image import tkinter as tk from tkinter import filedialog from tkinter import ttk # 创建一个 Tkinter 窗口 root = tk.Tk() # 创建一个 Label，展示图像 l1 = ttk.Label(root) l1.pack() # ...

请根据刚才的报错，改良以下代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab # 读取目标图片 target_img = cv2.imread("baidu.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个Controller对象 mouse = Controller() # 获取屏幕截图 screenshot = ImageGrab.grab() # 将截图转换为numpy数组 screen = np.array(screenshot) # 保存截图为screen.png screenshot.save('screen.png') # 在屏幕上搜索目标图片 result = cv2.matchTemplate(screen, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc h, w = target_img.shape[:2] bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 模拟鼠标点击目标图片的位置 mouse.position = (top_left[0] + w//2, top_left[1] + h//2) mouse.press(Button.left) mouse.release(Button.left) time.sleep(2)

# 将截图转换为numpy数组 screen = np.array(screenshot) # 保存截图为screen.png screenshot.save('screen.png') # 在屏幕上搜索目标图片 result = cv2.matchTemplate(screen, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)...

import cv2 from PIL import Image from Nets.mobileNet import MobileNetV1 as Net from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision.datasets import ImageFolder import os import torch PROJECT_PATH = os.path.abspath( os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(file)), os.pardir)) # 训练数据集 DATA_TRAIN = os.path.join(PROJECT_PATH, "MechineLearning/trainSet") # 模型保存地址 DATA_MODEL = os.path.join(PROJECT_PATH, "MechineLearning/model/alexNet.pth") DEVICE = torch.device("cuda") 将这段代码改成只用使用cpu的代码

from PIL import Image from Nets.mobileNet import MobileNetV1 as Net from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision.datasets import ImageFolder import os ...

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from PIL import Image# 打开图像文件image = Image.open('image.jpg')# 定义左上角和右下角坐标left = 100top = 100right = 500bottom = 500# 裁剪图像cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))# 保存裁剪后的图像cropped_image.save('cropped_image.jpg') 具体结果

import pytesseract from PIL import Image image = Image.open('test.png') text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)

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