用numpy渲染图片

时间: 2023-09-06 15:10:33 浏览: 38
要使用numpy渲染图片,需要安装matplotlib库。 以下是一个简单的例子,演示如何使用numpy和matplotlib来渲染一张黑白图片: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个500x500的黑白图片 img = np.zeros((500, 500)) # 在图片中心添加一个白色正方形 img[200:300, 200:300] = 1 # 使用matplotlib来渲染图片 plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() ``` 这段代码创建了一个500x500的黑白图片,然后在图片中心添加了一个白色正方形。最后使用matplotlib的imshow函数来渲染图片,cmap参数指定使用灰度颜色映射。运行代码,将会显示一张带有白色正方形的黑白图片。 如果要渲染彩色图片,可以将img数组的维度变为三个,分别代表红、绿、蓝三个通道。例如: ```python # 创建一个500x500的彩色图片 img = np.zeros((500, 500, 3)) # 在图片中心添加一个红色正方形 img[200:300, 200:300, 0] = 1 # 使用matplotlib来渲染图片 plt.imshow(img) plt.show() ``` 这段代码创建了一个500x500的彩色图片,然后在图片中心添加了一个红色正方形。最后使用matplotlib的imshow函数来渲染图片,不指定cmap参数,将会渲染彩色图片。运行代码,将会显示一张带有红色正方形的彩色图片。

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import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

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