image.fromarray(img)

这个代码片段用于将一个numpy数组转换为图像对象。b'image.fromarray(img)'中的img是一个numpy数组，该数组可以表示一个图像。通过这个代码片段，可以将该数组转换为Python中的图像对象，方便进行图像处理和显示。

相关问题

img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array)

这段代码的作用是将一个被裁剪后的图像转换为 numpy 数组，然后再将该数组转换为 PIL（Python Imaging Library）中的 Image 对象。

首先，`cropped_image` 可能是一个 PIL Image 对象，也可能是一个 numpy 数组，但无论哪种类型，都可以使用 `np.asarray()` 函数将其转换为 numpy 数组。这个数组可以在 NumPy 中进行处理和操作，例如对像素值进行数学运算或平滑处理等。

然后，使用 `Image.fromarray()` 函数将 numpy 数组转换为 PIL Image 对象。这允许我们使用 PIL 库中的其他函数和方法，例如调整图像大小、应用滤镜或保存到磁盘等。

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

你可以使用`plt.xlim()`和`plt.ylim()`方法来设置坐标大小。以下是修改后的代码：

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')

# 设置坐标大小
plt.xlim([0, 255])
plt.ylim([0, 10000])

plt.show()

new_img = Image.fromarray(img_array)
new_img.save('new_image.jpg')

这段代码加载了一张图片，并使用matplotlib库展示了该图片的像素值分布。使用`plt.xlim()`和`plt.ylim()`方法可以固定坐标大小。