img = Image.fromarray(img)的作用

时间: 2023-10-27 12:05:15 浏览: 241
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浅谈cv2.imread()和keras.preprocessing中的image.load_img()区别

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img = Image.fromarray(img) 的作用是将一个 numpy 数组转换成 PIL 图像对象。在机器学习领域中，我们通常需要对图像进行处理和操作，因此需要将图像转换成 numpy 数组来进行处理，而在将处理后的图像还原成可视化的图像时，则需要将 numpy 数组转换成 PIL 图像对象。
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使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法

from PIL import Image import numpy as np # 反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg")) # b = [255, 255, 255] - a # 灰度，反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L')) # b = 255 - a # 灰度，...
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PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法

2. 使用Image.fromarray()将NumPy数组转换为PIL.Image.Image对象。 **示例代码** python def CVImageToPIL(imagePath): img = cv2.imread(imagePath) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img =...

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 ...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。

img_pil = Image.fromarray(img)

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...

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

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。

image = Image.fromarray(np.uint8(seg_img ))

这行代码的作用是将一个 NumPy 数组转换为 PIL 库中的 Image 对象。其中，seg_img 是一个 NumPy 数组，它...而 Image.fromarray() 则将这个 NumPy 数组转换为 PIL 库中的 Image 对象，方便后续的图像处理和展示。

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

- 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...

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

这段代码是用来读取 Excel 文件中的图片的。首先，代码通过 worksheet._images 来获取所有图片的信息。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...

with self.data_lmdb.begin(write=False, buffers=True) as txn: data = txn.get(str(index).encode()) if self.is_encoded: img = Image.open(io.BytesIO(data)) img = img.convert('RGB') else: img = np.asarray(data, dtype=np.uint8) # assume data is RGB size = int(np.sqrt(len(img) / 3)) img = np.reshape(img, (size, size, 3)) img = Image.fromarray(img, mode='RGB')解释

具体地，代码使用 np.asarray() 函数将获取到的字节串转换为 numpy 数组，然后将其转换为图像对象。由于数据是以一维数组的形式存储的，需要根据数组长度计算图像的大小，然后将一维数组转换为三维数组，最后将...

floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

如果你的代码无法写入图片，可能有以下几种原因： 1. 检查文件夹路径是否正确。请确保floder_path和save_r_floder都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。 2. 检查是否安装了必要的Python库。...

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...

翻译代码，raw image = self. cam.data stream[e] .get image( )if raw image is None: print("Getting image failed.\n") return None# create numpy array with data from raw imagenumpy image = raw image .get numpy array()if numpy image is None: return None# print height, width, and frame ID of the acquisition imageimg = Image.fromarray(numpy image, 'Lself. yolo.detect image(img)

img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') self.yolo.detect_image(img) 其中，self.cam.data_stream[e].get_image()用于从相机数据流中获取一张图像，raw_image.get_numpy_array()将原始图像数据转换为...

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

具体来说，该方法的输入是一张图片（img），包含了该图片的高度（h_ori）和宽度（w_ori）。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求（h_resize和w_resize），然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来，...

解释一下这段代码：import random import numpy as np from PIL import Image import imgaug.augmenters as iaa class AugCompose(object): ''' object类当被调用时，它不接受任何参数，并返回一个新的无功能实例，该实例没有实例属性，也不能被赋予任何属性。 ''' def __init__(self): self.gamma = random.uniform(0.8, 1.2) self.bright = random.uniform(0.5, 2.0) def __call__(self, pilimage: list): imgs = [] gamma_tr = iaa.GammaContrast(gamma=self.gamma) bright_tr = iaa.Multiply(mul=self.bright) for img in pilimage: assert isinstance(img, Image.Image) np_img = np.array(img, dtype=np.uint8) np_img = gamma_tr.augment_image(np_img) np_img = bright_tr.augment_image(np_img) img = Image.fromarray(np_img) imgs.append(img) return imgs

在调用类实例时，会传入一个 pilimage 列表参数，其中每个元素都是一个 PIL 图像对象。接着，代码会利用 imgaug 库中的增强函数创建 gamma_tr 和 bright_tr 两个增强对象。然后，将 pilimage 中的每个图像...

import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

具体来说，代码中定义了两个函数 test_on_img_() 和 test_on_img()，分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。除此之外，代码还定义了一个 if __name__=='__main__': 的语句块，用于测试 ...

kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ print(labels) segmented_img = labels.reshape(img.shape) pil_image = Image.fromarray(segmented_img, 'L') pil_image.save('D:\\gray_image.png')

这段代码使用了K-means算法对输入的图像进行分割。首先，通过调用KMeans函数创建一个KMeans对象，设定聚类数为2，采用k-means++算法进行初始化，并设置随机种子为0。然后，对输入的图像数据X进行聚类，并获取每个...

r_img = cv2.cvtColor(r_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) r_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_BGR2RGB))什么意思

第二行代码使用NumPy将BGR格式的图像转换为RGB格式，并使用PIL库中的Image.fromarray函数将NumPy数组转换为PIL图像对象。这通常用于将OpenCV图像转换为PIL图像对象，以便进行更多的图像处理或保存到硬盘上。

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 将处理后的图像数据转换为Image对象，并按照要求大小进行resize操作 img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img /= 255 # 像素值归一化 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop() 给这段代码添加使用cv2的均值滤波对彩色图片进行降噪的功能

img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img /= 255 # ...

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

接着，它通过 Image.open() 函数打开名为 'image.jpg' 的图片文件，并将其加载到一个 Image 对象 img 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...

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