img_pil = Image.fromarray(img)

这行代码是将一个 NumPy 数组转换为 PIL 图像格式。具体来说，这里假设 img 是一个 NumPy 数组，可以是灰度图像也可以是彩色图像。Image.fromarray() 函数可以将 NumPy 数组转换为 PIL 图像格式，其参数是一个 NumPy 数组，返回值是一个 PIL 图像对象。

需要注意的是，这里的 NumPy 数组需要满足一定的格式要求，例如对于灰度图像，其数据类型应该是 uint8，而对于彩色图像，其数据类型应该是 uint8，且形状应该是 (height, width, 3) 或者 (height, width, 4)，分别表示图像的高度、宽度以及通道数（RGB 或 RGBA）。如果不满足这些要求，可能会导致图像显示不正确。

相关问题

def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.unit8(img)) pil_img.show()这段代码什么意思

这段代码定义了一个函数`img_show(img)`，用于显示图像。

代码解释如下：
- `img`: 这是函数的输入参数，表示要显示的图像。假设它是一个NumPy数组。
- `pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))`: 这行代码将输入的NumPy数组转换为PIL（Python Imaging Library）图像对象。`np.uint8()`函数用于将数组中的数据类型转换为无符号8位整数类型，以确保图像数据在0-255之间。
- `pil_img.show()`: 这行代码调用PIL图像对象的`show()`方法，用于显示图像。该方法将打开一个图像查看器，并在其中显示图像。

综合起来，该函数的目的是将输入的NumPy数组表示的图像转换为PIL图像对象，并通过调用`show()`方法显示图像。这样，可以方便地在Python中查看和检查图像。

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。