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

时间: 2024-05-22 22:15:46 浏览: 139
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mnist_uint8.rar_CNN mnist_MNIST_mnist_uint8_mnist_uint8.mat_卷积网络

该代码将一个灰度图像的numpy数组gray转换为P模式的PIL图像对象color。 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，可以用于保存调色板或固定的调色板颜色。在该模式下，图像中的每个像素值都是一个指向调色板中颜色的索引值。
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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

1. 使用PIL库中的Image.open()打开彩色图片，并使用convert()方法将其转换为灰度图。 2. 定义一个参数depath，表示光照强度的深浅程度。 3. 使用numpy库中的gradient()方法获取图像的梯度值，分别表示横向和纵向的...

can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first

image = Image.fromarray(img_array) # 保存为灰度图像文件 image.save('gray_image.png') 通过使用 Tensor.cpu() 方法，你可以将张量从 GPU 复制到主机内存，并且在进行 NumPy 数组转换之前，将其类型转换...

def webcam_feed(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() image = cv2.resize(frame, (640, 480)) _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n') cap.release() def webcam_view(request): return StreamingHttpResponse(webcam_feed(), content_type="multipart/x-mixed-replace;boundary=frame") 转化为灰度图片并在网页显示,分成两个文件的代码

img_np = np.frombuffer(frame, dtype=np.uint8) # Convert numpy array to grayscale img_gray = cv2.imdecode(img_np, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Convert grayscale image back to JPEG buffer _, buffer = cv...

使用PIL库读取图像fcity.jpg，将RGB 数值取出来，保存为numpy格式，再将rgb通过下面公式计算转成灰度值，将灰度值保存为图片显示出来。 提示 转化公式 Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

可以使用PIL库读取图像，将RGB三个通道的数值取出来，根据转化公式计算灰度值，并将灰度值保存为图片。过程中可以使用numpy数组...Image.fromarray(gray.astype(np.uint8)).show() 运行结果中会弹出一张灰度图像。

编写一个Python程序，图像处理 奇异值分解实验——图像压缩 图像文件为birds.jpg 要求： 打开图像文件并显示 利用np.linalg.svd对图像数据进行奇异值分解，打印结果 利用前60个奇异值压缩图像并显示 利用前120个奇异值压缩图像并显示

compressed_img = Image.fromarray(compressed_img.astype(np.uint8)) plt.subplot(2, 2, 3) plt.imshow(compressed_img, cmap='gray') plt.title('Compressed Image with 60 Singular Values') # 打印前120个奇异...

对一幅灰度图进行迭代阈值法图像分割的代码

result_image = Image.fromarray(result.astype(np.uint8) * 255) return result_image 使用该函数对一张灰度图像进行分割的示例代码如下： python # 读取原始图像 image = Image.open('lena.jpg') # ...

python 图片灰度处理三种方式代码

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自己编写代码进行直方图均衡化并显示均衡化后的图像,用Python

equalized_img = Image.fromarray(equalized_array.astype(np.uint8)) # 显示原始图像和均衡化后的图像 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image')...

编写程序对图像rice.tif进行线性灰度变换（将灰度值范围扩展到[0,255]），并将原图像、原图像的直方图、处理后的图像及其直方图在同一窗口显示

new_image_array = ((image_array - image_array.min()) * 255 / (image_array.max() - image_array.min())).astype(np.uint8) # 创建原图像和处理后图像的直方图 hist_original = plt.hist(image_array.flatten(),...

基于lab算法将黑白照片彩色化的评价模型代码

pred = pred.astype(np.uint8) color_img = np.array(color_img) psnr = self.calculate_psnr(pred, color_img) ssim = self.calculate_ssim(pred, color_img) return psnr, ssim # 计算 PSNR def ...

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binary_img = Image.fromarray(binary_arr.astype(np.uint8) * 255) # 保存二值化结果 binary_img.save('binary.png') 上述代码中，我们首先读取图像，将其转换为灰度图像，并将灰度图像转换为numpy数组。然后...

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compressed_image_120 = np.clip(compressed_image_120, 0, 255).astype('uint8') # 显示压缩后的图像 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.imshow(compressed_image_120, cmap='gray') plt.title('Compressed Image ...

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processed_img = Image.fromarray(np.array(gray_img).astype('uint8'), mode='LA').point(lut) # 输出处理后的图像 processed_img.save(output_path) # 使用函数 histogram_equalization('input.jpg', 'output...

用python程序，把现成的热力图识别转化为数据保存在excel表格中，然后通过保存在EXCEL中的数据，能够重新绘制出热力图。希望给出两份代码，一份能把现成的热力图转化为数据保存EXCEL中，一份能通过上面保存的EXCEL数据重新绘制成热力图，希望不调佣opencv库

gray_heatmap = Image.fromarray(np.uint8(data), mode='L') # 显示灰度图像 gray_heatmap.show() # 将灰度图像转为热力图像 heatmap = gray_heatmap.convert('RGB') # 显示热力图像 heatmap.show() 这两份...

ValueError: cannot reshape array of size 1 into shape (417,556)

img = Image.fromarray(data.astype('uint8'), mode='L') img.show() # 测试代码 compress_gray_image('lena.png', compression_level=2) decompress_gray_image('compressed.bin') 在上述代码中，我们分别...

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