将Image.Image转化为np.array进行处理

时间: 2023-08-13 11:08:23 浏览: 122
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图像处理之PIL.Image与numpy.array之间的相互转换

可以使用Pillow库中的`numpy()`方法将`Image.Image`对象转化为对应的`numpy`数组，然后就可以对其进行处理了。具体实现可以按照以下代码进行： ```python from PIL import Image import numpy as np # 以读取一张图片为例 img = Image.open('example.jpg') # 将Image.Image对象转化为对应的numpy数组 img_array = np.array(img) ``` 这样就可以将`Image.Image`对象转化为对应的`numpy`数组并进行处理了。
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Python 实现OpenCV格式和PIL.Image格式互转

3. 使用Image.fromarray()方法将转换后的RGB数组转化为PIL对象。 代码示例： python import cv2 from PIL import Image import numpy as np # 读取OpenCV格式图像 img = cv2.imread("plane.jpg") cv2.imshow...
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PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法

1. 使用np.array()将PIL.Image.Image对象转换为NumPy数组。 2. 使用cv2.cvtColor()函数将图像从RGB转换为BGR。 **示例代码** python def PILImageToCV(imagePath): img = Image.open(imagePath) img = ...

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。 如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path...

Image.fromarray() 转化为np.ndarray

使用Image.fromarray()函数可以将一个numpy数组转换为Image对象，然后可以使用PIL库提供的各种图像处理方法对图像进行操作。这个函数接受一个ndarray对象作为参数，并返回一个对应的Image对象。 需要注意的是，...

image = Image.fromarray(img) if self.size is not None: image = image.resize((self.size, self.size), resample=self.interpolation) image = self.flip(image) image = np.array(image).astype(np.uint8) example["image"] = (image / 127.5 - 1.0).astype(np.float32) return example解析

然后将 PIL Image 对象转换为 numpy 数组，并将像素值转换为[-1,1]的范围内的浮点数，最后将处理后的图像作为 'image' 字段存储在 example 字典中，并返回 example。这样处理后的图像可以作为神经网络的输入，用于...

from PIL import Image img = Image.open('image.jpg') image_array = np.array(img)将上述矩阵写入到指定.txt文件中

然后，使用 NumPy 库（np）将 Image 对象转换成一个数组（image_array），因为 NumPy 提供了更方便的数据处理功能。 最后，要把这个二维数组内容写入到一个文本文件中，需要遍历数组并一行行地写入。这里假设你想按...

image = np.asarray(image, np.float32)

具体来说，np.asarray()函数用于将输入对象转换为NumPy数组。在该行代码中，输入对象是image，即一个PIL图像对象。函数的第二个参数np.float32指定了返回数组的数据类型，即将图像中的像素值转换为32位浮点数...

# 将新数据转换为图像 new_img = Image.fromarray(np.array(new_data, dtype=np.uint8)) # 保存图像 new_img.save('new_image.png')改为显示图像

可以使用以下代码来显示图像： import matplotlib....其中，plt.imread()函数可以读取图像文件，并将其转换为 NumPy 数组，然后使用plt.imshow()函数来显示图像。最后，使用plt.show()函数来显示图像。

#第四部分 旋转图片 from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置10*10栅格（暂时尝试） grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(angle*np.pi/180), distance * np.sin(angle*np.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(angle*np.pi/180), -np.sin(angle*np.pi/180)], [np.sin(angle*np.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 操作之后点和再图上原本的位置不再重合，请分析原因

这是因为平移和旋转操作会改变图像的坐标系和像素位置，因此点集也需要进行相应的坐标变换才能与图像对应。在代码中，函数 transform_point_set 实现了对点集进行平移和旋转变换的操作，但可能存在一些细节问题导致...

image=io.imread('a50bc421194ccabbfb5d45570a9be9c.jpg') io.imshow(image) rows=image.shape[0] cols=image.shape[1] image=image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1],3) print(np.shape(image)) kmeans=KMeans(n_clusters=128,n_init=10,max_iter=200) kmeans.fit(image) cluster=np.asarray(kmeans.cluster_centers_,dtype=np.uint8) labels=np.asarray(kmeans.labels_,dtype=np.uint8) labels=labels.reshape(rows,cols) values=np.zeros((rows,cols,3),dtype='uint8') for i in range(rows): for j in range(cols): values[i,j,:]=cluster[labels[i,j],:] np.save('codebook_test.npy',cluster) io.imsave('yuantu.jpg', labels) io.imsave('yinjian.jpg', values) image=io.imread('yinjian.jpg') io.imshow(image) io.show() image2=io.imread('yuantu.jpg') io.imshow(image2) io.show()

然后，获取图片的行数和列数，并将图片的形状转换为一维数组，以便进行聚类分析。使用KMeans算法对图片进行聚类，设置聚类数量为128，最大迭代次数为200，然后对图片进行拟合。 接下来，将聚类中心的颜色值存储为...

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.jpg') img_array = np.array(img) plt.hist(img_array.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) plt.xlabel('Pixel Values') plt.ylabel('Frequency') plt.show() new_img = Image.fromarray(img_array) new_img.save('new_image.jpg')设置坐标大小

plt.hist(img_array.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) plt.xlabel('Pixel Values') plt.ylabel('Frequency') # 设置坐标大小 plt.xlim([0, 255]) plt.ylim([0, 10000]) plt.show() new_img = Image.fromarray...

data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test)

在对每张图片进行处理时，首先使用cv2.imread函数读取图片，然后使用cv2.cvtColor函数将图片转换成灰度图像，接着使用cv2.resize函数将图片大小调整为28x28，然后将像素值转换为float32类型，并将像素值归一化到[0,1...

for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True这段代码是什么意思

如果像素在阴影下，则将其标记为True。如果像素不在阴影下，并且其高度高于当前地面点的高度，则将其标记为True。如果像素与当前地面点具有相同的高度，则使用欧几里得距离确定哪个像素更接近于地面点，并将其标记为...

def load_images_and_labels(dataset_dir, image_size): images = [] labels = [] class_labels = os.listdir(dataset_dir) for i, class_label in enumerate(class_labels): class_dir = os.path.join(dataset_dir, class_label) for image_file in os.listdir(class_dir): image_path = os.path.join(class_dir, image_file) image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize(image_size) image = np.array(image) images.append(image) labels.append(i) images = np.array(images) labels = np.array(labels) return images, labels

然后遍历每个子目录，读取该目录下的所有图像文件，并将其转换为RGB格式、调整大小为image_size，并转换为numpy数组。同时，将该图像对应的标签记录在labels数组中，并用整数表示类别。最后，将所有图像和标签数据...

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

这段代码是一个 for 循环，在多智能体环境中为每个代理进行属性初始化。...如果 self.adversary 为 True 并且当前代理是最后一个代理，则将其设置为攻击者，重新定义其观测空间和动作空间，以及名称和表示。

for image in worksheet._images: # 输出图片的位置信息 # print(image.anchor._from.row) img = Image.open(image.ref).convert("RGB") img = np.array(img) # print(img.shape) if image.anchor._from.row + pics_id in pics.keys(): pics[image.anchor._from.row + pics_id].append(img) else: pics[image.anchor._from.row + pics_id] = [img] pics_i = image.anchor._from.row + pics_id + 1解释代码

接着，代码遍历每一个图片，并将其转换为 RGB 形式。然后，代码判断当前图片的位置信息是否在 pics 字典中，如果已经存在，就将当前图片加入到对应位置的列表中；如果不存在，就创建一个新的列表，并将当前图片...

def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, min(image.shape[1], i+ground_spacing), ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True这段代码运哪部分用到欧几里得距离

这段代码在第 17 行和第 18 行中使用了欧几里得距离计算两个像素点之间的距离。具体来说，np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np....两个距离进行比较，如果前一个像素点更接近中心点，则将当前像素点标记为阴影。

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

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...

优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像

4. 在创建新的图片时，可以指定图片的格式，如 Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')，这样可以减少类型转换的时间。 优化后的代码如下： python import numpy as np from PIL import Image def...

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