np.save怎么设置图片大小

时间: 2024-06-12 16:08:24 浏览: 107
np.save函数是用于将数组保存到文件中的NumPy函数,并不能用于设置图片大小。要设置图片的大小,可以使用PIL库或OpenCV库来操作图像。下面是使用PIL库来设置图片大小的示例代码: ```python from PIL import Image # 打开图片 image = Image.open('image.jpg') # 设置图片大小为300x300 resized_image = image.resize((300, 300)) # 保存调整后的图片 resized_image.save('resized_image.jpg') ``` 请注意,这只是一个示例,具体的代码可能会根据你的需求有所变化。
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image = Image.open(filename).convert("RGB") image = np.array(ImageOps.fit(image,size),dtype=np.float32)#注释掉 #换 image /= 255. feed_dict = {input_secret:[secret], input_image:[image]} # 调用模型,取得附加水印 hidden_img, residual = sess.run([output_stegastamp, output_residual],feed_dict=feed_dict) # 转换输出结果到合适的图片格式,以供查看图片 rescaled = (hidden_img[0] * 255).astype(np.uint8) raw_img = (image * 255).astype(np.uint8) residual = residual[0]+.5 residual = (residual * 255).astype(np.uint8) save_name = filename.split('/')[-1].split('.')[0] # 保存图片和水印 im = Image.fromarray(np.array(rescaled)) im.save(args.save_dir + '/'+save_name+'_hidden.png') im = Image.fromarray(np.squeeze(np.array(residual))) im.save(args.save_dir + '/'+save_name+'_residual.png') 这些代码什么意思

这段代码是一个图像水印嵌入的过程,具体步骤如下: 1. 使用 `Image.open(filename)` 打开图像文件,并使用 `.convert("RGB")` 将图像转换为 RGB 模式。 2. 之后的一行代码已经被注释掉了,原本是将图像调整为指定大小,并将其转换为浮点型的 NumPy 数组。 3. `image /= 255.` 将图像数组中的每个像素值除以 255,将其归一化到 0-1 范围内。 4. `feed_dict` 是一个字典,将输入的秘密信息 `secret` 和图像数组 `image` 分别对应到模型的输入张量 `input_secret` 和 `input_image` 上。 5. 使用 `sess.run()` 调用模型,传入输入数据 `feed_dict`,获取输出的水印图像 `hidden_img` 和残差图像 `residual`。 6. 将输出的水印图像 `hidden_img` 进行反归一化,乘以 255 并转换为无符号 8 位整数类型(`np.uint8`),得到 `rescaled`。 7. 同样地,将原始图像数组 `image` 进行反归一化,乘以 255 并转换为无符号 8 位整数类型,得到 `raw_img`。 8. 将残差图像数组 `residual` 进行后处理操作,加上 0.5 并乘以 255,然后转换为无符号 8 位整数类型,得到 `residual`。 9. 从文件路径中提取文件名,并使用它作为保存图片的名称。 10. 使用 `Image.fromarray()` 将 `rescaled` 转换为 PIL 图像对象,并保存为隐藏水印后的图像。 11. 同样地,将 `residual` 转换为 PIL 图像对象,并保存为残差图像。 整个过程包括了将图像和秘密信息输入模型进行水印嵌入,然后保存隐藏水印后的图像和残差图像。

plt.save怎么设置画布大小和图片一致

可以使用`plt.savefig()`函数来保存图片,并且通过设置`bbox_inches='tight'`参数来让图片的边缘与画布一致。 示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图形 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) ax.plot(x, y) # 保存图片 plt.savefig('myplot.png', bbox_inches='tight') ``` 在这个例子中,我们使用`figsize`参数来设置画布的大小为宽度8英寸,高度4英寸。然后,使用`plt.savefig()`函数来将图像保存到文件`myplot.png`中,并且设置`bbox_inches='tight'`参数来让图片的边缘与画布一致。
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