np.asarray(pil_im)
时间: 2024-05-26 10:07:43 浏览: 22
np.asarray(pil_im)是将PIL(Python Imaging Library)库中的图像数据转换为NumPy数组的函数。通过这个函数,我们可以将图像数据转换为NumPy数组,以便进行更方便、更高效的处理和计算。
具体来说,np.asarray(pil_im)将PIL库中的Image对象转换为NumPy数组。在这个过程中,会将图像数据转换为NumPy数组的形式,并且会将图像的宽度、高度、通道数等信息都保存在数组的属性中。
需要注意的是,在进行这个转换时,PIL库中的图像数据必须是RGB格式或者灰度格式的图像,否则转换会失败。
相关问题
from PIL import Image import numpy as np im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')) print(im.shape, im.dtype) im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2 pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show() from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')).astype('float') # 获取灰度图的像素矩阵 depth = 10. # 立体化,深度值,取值(0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度 grad_x, grad_y = grad # 分别取图像横纵方向灰度值的梯度值 grad_x = grad_x * depth / 100. # 将横纵灰度值的梯度值归一化 grad_y = grad_y * depth / 100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) # 继续归一化 uni_x = grad_x / A # x,y,z表示图像平面的单位法向量在三个轴上的投影 uni_y = grad_y / A uni_z = 1 / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度 vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x轴的影响因子 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y轴的影响因子 dz = np.sin(vec_el) # 光源对z轴的影响因子 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子,将梯度还原成灰度 b = b.clip(0, 255) # 舍弃溢出的灰度值 hm = Image.fromarray(b.astype('uint8')) hm.save('D:\\2.jpg')
这段代码使用了Python的PIL库和numpy库,实现了对一张灰度图像进行立体化处理,并添加了虚拟光源效果,最终输出处理后的图像。具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库:from PIL import Image import numpy as np
2. 读取图像并转换为灰度图像:im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L'))
3. 对图像进行一些处理,如反色、亮度调整等:im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2
4. 将处理后的图像转换为PIL图像对象并显示出来:pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show()
5.
帮我分析一下python程序代码from PIL import Image import numpy as np a = (np.array(Image.open("C:/picture/1.jpg").convert('L')).astype('float')) depth = 3. grad = np.gradient(a) grad_x, grad_y = grad grad_x = grad_xdepth/100. grad_y = grad_ydepth/100. A = np.sqrt(grad_x2 + grad_y2 + 1.) uni_x = grad_x/A uni_y = grad_y/A uni_z = 1./A vec_el = np.pi/2.2 vec_az = np.pi/4. dx = np.cos(vec_el)np.cos(vec_az) dy = np.cos(vec_el)np.sin(vec_az) dz = np.sin(vec_el) b = 255(dxuni_x + dyuni_y + dzuni_z) b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save("C:/picture/5.jpg")
这段 Python 代码是对一张灰度图像进行处理,生成一张类似于高度图的图片,用于表示图像中每个像素点的深度信息。具体来说,这段代码实现了以下功能:
1. 导入 PIL 库和 numpy 库。
2. 使用 PIL 库中的 Image.open() 方法打开一张图片,并使用 convert() 方法将其转换为灰度图像,最后使用 astype() 方法将其转换为浮点数类型的数组 a。
3. 使用 numpy.gradient() 方法计算图像数组 a 中每个像素点在 x 轴和 y 轴方向上的梯度,返回两个数组 grad_x 和 grad_y。
4. 将 grad_x 和 grad_y 每个元素都乘以一个系数 depth/100,并使用 numpy.sqrt() 方法计算 grad_x^2 + grad_y^2 + 1 的平方根,最终得到一个新的数组 A。
5. 根据 uni_x = grad_x/A,uni_y = grad_y/A 和 uni_z = 1./A 计算每个像素点的法向量。
6. 根据 vec_el 和 vec_az 计算光源的方向向量 (dx, dy, dz)。
7. 根据 b = 255(dxuni_x + dyuni_y + dzuni_z) 计算每个像素点的深度值。
8. 将深度值限制在 0 到 255 之间,并使用 Image.fromarray() 方法将其转换为图像,并使用 save() 方法保存到指定路径。
总的来说,这段代码的主要作用是将一张灰度图像转换为高度图像,用于表示图像中每个像素点的深度信息。
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