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时间: 2023-04-19 21:03:56 浏览: 154

Python 实现Image和Ndarray互相转换

在Python中，图像处理经常涉及到将图像数据与NumPy数组之间的相互转换。这两个数据结构各自有不同的优势：PIL（Python Imaging Library）的`Image`对象提供了丰富的图像操作功能，而NumPy的`ndarray`则方便进行数值计算和矩阵操作。下面我们将详细探讨如何在Python中实现`Image`和`Ndarray`的转换，并了解`np.array()`和`np.asarray()`的区别。让我们看看如何将`Image`对象转换为`ndarray`。PIL库中的`Image`类提供了一个方法`open(filepath)`来打开图像文件，然后通过`np.array()`函数可以将`Image`对象转换为`ndarray`。例如： ```python import numpy as np from PIL import Image # 打开图像文件 img = Image.open(filepath) # 将Image对象转换为ndarray img_convert_ndarray = np.array(img) ``` 在这个过程中，`np.array()`函数接受一个`array_like`对象，如`Image`对象，将其转换为`ndarray`。需要注意的是，转换后的数组通常包含像素值，这些值的范围取决于图像的色彩空间（如RGB或灰度）。反过来，如果已经有了一个`ndarray`，我们可以使用`Image.fromarray()`方法将其转换回`Image`对象： ```python # 将ndarray转换回Image对象 ndarray_convert_img = Image.fromarray(img_convert_ndarray) ``` Keras库中的`img_to_array()`和`array_to_img`两个API也提供了类似的转换功能。虽然它们在内部可能包装了一些额外的处理，但本质上还是调用了`np.asarray()`和`Image.fromarray()`。例如： ```python from keras.preprocessing.image import img_to_array, array_to_img # Keras API的转换方式 img_keras = img_to_array(img) img_back = array_to_img(img_keras) ``` 现在，让我们关注`np.array()`和`np.asarray()`的区别。`np.array()`和`np.asarray()`的主要区别在于是否创建一个新的数组。`np.array()`始终创建一个新数组，即使输入已经是一个`ndarray`，而`np.asarray()`如果输入已经是`ndarray`，则不会创建新的副本，除非`copy`参数被设置为`True`。来看一个例子： ```python a = np.array([1, 2]) b = np.asarray(a) c = np.asarray(a) e = np.array(a) f = np.array(a) print(type(b), type(c), b is c) # 输出: (<class 'numpy.ndarray'>, <class 'numpy.ndarray'>, True) print(type(e), type(f), e is f) # 输出: (<class 'numpy.ndarray'>, <class 'numpy.ndarray'>, False) a = [1, 2] b = np.asarray(a) c = np.asarray(a) e = np.array(a) f = np.array(a) print(type(b), type(c), b is c) # 输出: (<class 'numpy.ndarray'>, <class 'numpy.ndarray'>, False) print(type(e), type(f), e is f) # 输出: (<class 'numpy.ndarray'>, <class 'numpy.ndarray'>, False) ``` 在这个例子中，无论`a`是列表还是`ndarray`，`np.array(a)`总是创建一个新的数组对象，所以`e`和`f`是不同的对象。相反，`np.asarray(a)`如果`a`已经是`ndarray`，则不会创建新的对象，所以`b`和`c`是相同的对象。在图像处理中，理解如何在`Image`和`ndarray`之间转换是非常重要的。同时，掌握`np.array()`和`np.asarray()`的差异有助于优化内存使用，特别是在处理大型数据集时。正确地使用这些转换工具，可以帮助我们高效地处理和分析图像数据。

这个错误提示意思是：图片应该是 PIL 图像或者 ndarray 数组，但是得到的是 NoneType 类型。这个错误通常是因为在读取图片时出现了问题，导致返回的图片对象为 None。需要检查图片路径是否正确，以及图片是否存在。如果图片存在，可以尝试使用其他方式读取图片，比如使用 OpenCV 库。

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pic should be pil image or ndarray. got <class 'nonetype'>

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TypeError: pic should be Tensor or ndarray. Got <class 'PIL.Image.Image'>.

small_image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(small_image) TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'NoneType'>

TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'torch.Tensor'>

上述代码报错TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'torch.Tensor'>，怎么修改

转换tensor格式报错pic should be PIL Image or ndarray. Got原因和解决办法

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