将numpy图像转换为PIL图像会产生奇怪的结果 - 腾讯云开发者社区

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Python - 将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image

最近遇到了需要获取plt图像数据的需求，本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。...众所周知，这个库处理图像会出现内存泄漏的问题，原想着将plt的图转出来用opencv存就好了，然而并没有，牢骚完毕。...转换思路总体分为两步完成目标：将plt或fig对象转为argb string的对象将argb string对象图像转为array 或 Image 步骤一区分对象为plt和fig的情况，具体使用哪种根据对象类型确定...(), dtype=np.uint8) 步骤二转换argb string编码对象为PIL.Image或numpy.array图像此时的argb string不是我们常见的uint8 w h rgb...Image RGBA图像对象 (需要Image对象的同学到此为止就可以了) image = Image.frombytes("RGBA", (w, h), buf.tostring()) # 转换为numpy

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Tensors张量操作

直接传数据 Tensor可以直接从数据进行创建，数据类型会自动适应。...这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...tensor([[1，2，3，4]， [5，6，7，8]]) tensor([[1，2，3,4,5, 6，7，8]]) 数据的转换 Numpy转Tensor import torch import...,dtype=torch.float64) Tensor转Numpy t = torch. ones ( 5) n= t.numpy () 图片转Tensor from PIL import Image...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。

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python的图像处理模块

例如，分离一个“RGB”图像将产生三个新的图像，分别对应原始图像的每个通道（红，绿，蓝）。...转换结果为float64类型的数组，范围为[0,1]之间。将彩色三通道图片转换成灰度图,最后变成unit8, float转换为unit8是有信息损失的。...grayscale_to_rgb(): 将一个或多个图像从灰度转换为RGB。 hsv_to_rgb(): 将一个或多个图像从HSV转换为RGB。...rgb_to_hsv(): 将一个或多个图像从RGB转换为HSV。 rgb_to_yiq(): 将一个或多个图像从RGB转换为YIQ。...yiq_to_rgb(): 将一个或多个图像从YIQ转换为RGB。 yuv_to_rgb(): 将一个或多个图像从YUV转换为RGB。

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OpenCV-Python学习教程.5

默认输出的图像 print(type(im)) print(im) 可以看到虽然我们没有吧numpy的库放进来，但是内部的实现就是这样使用了numpy的多维数组 from PIL import Image.../PIL/img/1.jpg').convert('L')) # 这里就是转一个灰度的图像 # 新建一个图像 figure() # 不适用颜色信息 gray() # 在原点的左上角显示轮廓的图像...from numpy import array from pylab import * vscode是很”smart“的，对于我的一些函数操作，会自动的将相关的库引入。...所以呢~为了支持所有的使用情形，matplotlib能够产生不同的输出，而把每一个不同输出的能力叫做一个后端。...*im+100 # 将图像像素变换到100，200之间 im4 = 255.0*(im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像 print(int(im3.min())), int(im3

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NumPy 图像处理的 3 个入门玩法

今天使用 NumPy 和 PIL 处理一幅图像，先介绍 3 种最基本的玩法，目的是希望通过此文建立图像处理的基本概念，算是一个图像处理的基本入门。...1 PIL 导入图像首先使用 PIL 导入我们待处理的图像。...from PIL import Image import numpy as np im = Image.open("jianzhu.jpg") im.show() 显示结果： ?...转 image类 tmp_im0.show() 显示结果，红色背景，符合预期： ?...以上介绍主要包括：使用 PIL 导入图像，NumPy 转为数组 NumPy 分离颜色通道 NumPy 裁剪图像

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Python图像灰度变换及图像数组操作

使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、...数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。...在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。...]运行结果：(600, 500) float32 110.0额外的参数‘f'将数组的数据类型转为浮点数由于灰度图没有颜色信息，所以形状元组只有两个数值*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray...可以通过下面几种方法，将图像转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76

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python---PIL库图像处理

这里主要说的是PIL， PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。...将图片转换为灰度值图像用convert函数：代码： from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') m = image.convert('...) im_point.show() 小应用：利用python做一个图像转字符串，并保存到文本之中。...首先导入PIL库和numpy库读取图片，并将图片重新调整大小，接着转换为矩阵，转换为矩阵的时候，矩阵是一个（x，y，z）的数据，x和y是他的长和宽，然后z是他的rgb数值，0就是r，1就是g，2就是...然后定义一个数值转换为字符的字符表备用接着做一个转换函数，按一定比例，将一定的rgb数据转为特定字符，接着再利用之前获取到的矩阵的长度和宽度，获取矩阵的像素的rgb数据，传给转换函数C，再将获得到的字符串写入文本文件即可

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【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

▌将图像转换为灰度图像：我们使用convert()方法来实现图像的灰度转化 Convert()函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式，通过相关资料我们知道PIL中有九种不同模式。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的： F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例，将目标图像转换成灰度图像...在显示灰度图像时array()方法将图像转换成NumPy的数组对象，图片得以显示，否则会出现AttributeError的错误。...▌转换图像的格式：通过save()方法，PIL可以将图像保存成多种格式的文件，当传入不同的扩展名时，它会根据扩展名自动转换图像的格式。...PIL是个足够智能的类库，可以根据文件扩展名来判定图像格式PIL函数会进行简单的检查，如果文件名不是JPEG格式，会自动将其转为JPEG格式，如果转换失败，则会报错。

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python实现人工智能识别水果

测试结果将录制成视频展示。 2）概要设计 1....#//载入图像 #//-图像的预处理 x = image.img_to_array(img) #//把图像转换为数组 x = np.expand_dims(x, axis=0)...decode_predictions(preds, top=3)[0][0][1]; if __name__ == '__main__': capture_camera_pic() ｝ 3）详细设计改进为可以把文字由英文转中文的代码...() # 生成画笔 draw = ImageDraw.Draw(pil_img) # 第一个参数是字体文件的路径，第二个是字体大小 font = ImageFont.truetype('msyh.ttc..., 0, 0), font=font) # PIL图片转cv2 img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 变得可以拉伸 winname

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基于Aidlux平台实现ONNX Runtime部署-水果分类-摄像头和视频

转ONNXresnet18_fruit30.onnx：自己训练得到的30类水果图像分类模型转ONNX第三步：水果图像分类素材准备：上传自己要测试的图像和视频。...n = 3top_n = torch.topk(pred_softmax, n) # 取置信度最大的 n 个结果pred_ids = top_n[1].cpu().detach().numpy().squeeze...() # 解析出类别confs = top_n[0].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出置信度#在图像上写中文draw = ImageDraw.Draw(img_pil...bgr-array，输出图像分类预测结果bgr-array ''' # 记录该帧开始处理的时间 start_time = time.time() ## 画面转成 RGB...) # PIL 转 array img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # RGB转BGR # 记录该帧处理完毕的时间 end_time

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如何使用Python将图像转换为NumPy数组并将其保存到CSV文件？

在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...在我们深入研究将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件的过程之前，让我们首先了解我们将在本教程中使用的两个库：Pillow 和 NumPy。...将图像转换为数字派数组考虑以下代码将图像转换为 Numpy 数组： # Import necessary libraries import csv from PIL import Image import...CSV库用于读取和写入CSV文件，而PIL库用于打开和操作图像。NumPy库用于将图像转换为NumPy数组。

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用Python帮你上马，哪里无码打哪里

目录 0 引言 1 环境 2 需求分析 3 代码实现 4 代码全景展示 5 后记 0 引言所谓的像素图，就是对图像做一个颗粒化的效果，使其产生一种妙不可言的朦胧感。...这里我们使用Numpy库和PIL库来实现这个需求，后者用来图像的读取与保存，涉及到的所有图像处理动作均借助Numpy来实现。有关NumPy模块、PIL模块的介绍，可参考如下。...，并由 PIL image 转换为 NumPy arrayim1 = np.array(Image.open("P:\\Personal\\LuoShen.jpg"))# 遍历所要处理范围内的所有坐标(...，对所选范围块的RGB进行重新赋值im1[y:y + pixel, x:x + pixel] = im1[y + (pixel //2)][x + (pixel //2)]# 将NumPy array...转换为 PIL image im2 = Image.fromarray(im1.astype(np.uint8))# 展示处理后的图像im2.show()if__name__ =='__main

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【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理

图像的缩放、均匀操作和直方图均衡化上一讲我们已经介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单的用法，这一讲我们将继续学习使用Numpy库对图像进行更深入且更加有趣的操作。...因此我们使用如下代码实现图像的缩放： from PIL import Image from numpy import * from pylab import * def imresize(im, sz...：这其中，我们定义了一个imresize()函数，使用PIL对象重新定义图像数组的大小，其中，fromarray()方法进行反相操作,uint8:将其他数据类型转换为uint8 ▌图像均匀图像均匀操作是减少图像噪声的一种简单方式...对[0,1]区间内任一个r至进行如下变换：我们令从s到r的反变换为： r的概率密度为，s的概率密度为：我们令变换函数为: 该函数就称为r的累积分布函数，对式中r求导有：把结果带入前式：由此可见...，变换后变量s在其定义域内的概率密度是均匀分布的，用r的累积分布函数做变换函数，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，这个结果扩展了像素取值的动态范围。

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人工智能视觉：基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析

直接调用 imshow()函数图像确实会显示，但随即会消失。要保证图片一直在窗口上显示，要通过 waitKey()函数。...以前学过，在显微镜下没有两片看起来很像的雪花。幸运的是，作者生长在加拿大，已经学会如何不用显微镜来识别雪花。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。...使用 OpenCV 进行人脸检测静态图像中人脸检测人脸检测首先是加载图像并检测人脸，这也是最基本的一步。为了使所得到的结果有意义，可在原始图像的人脸周围绘制矩形框。...# 将图像转换为数组 img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8') faces = face_detector.detectMultiScale...基于 LBPH 的人脸识别 LBPH（Local Binary Pattern Histogram）将检测到的人脸分为小单元，并将其与模型中的对应单元进行比较，对每个区域的匹配值产生一个直方图。

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python计算机视觉编程——第一章（基

，存放测试的**.jpg图像，源代码证添加了部分代码以便将获取的图像文件名保存下来，同时将所有的图像转化为.png格式，运行程序后的结果如下： ?...1.3.1 图像数组表示在前面图像的示例中，我们将图像用array()函数转为NumPy数组对象，但是并没有提到它表示的含义。...一兆像素的图像具有百万维。由于图像具有很高的维数，在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作。PCA 产生的投影矩阵可以被视为将原始坐标变换到现有的坐标系，坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列。...你也可以使用 arange() 函数来返回一个数组，或者使用 xrange() 函数返回一个产生器（可能会提升速度）。我们在本书中贯穿使用range() 函数。...如果数据中不包含复杂的数据结构，比如在一幅图像上点击的点列表，NumPy 的读写函数会很有用。

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·Python各类图像库的图片读写方式总结

0 PIL：PIL.Image.open 图片读取 from PIL import Image import numpy as np PIL即Python Imaging Library，也即为我们所称的...图像读写 PIL读进来的图像是一个对象，而不是我们所熟知的numpy 矩阵。...图像也是以numpy array形式读入。...总结除了opencv读入的彩色图片以BGR顺序存储外，其他所有图像库读入彩色图片都以RGB存储。除了PIL读入的图片是img类之外，其他库读进来的图片都是以numpy 矩阵。...下面那张图就是我从知乎盗来的一张关于各个主流图像库的一些性能比较图，从测试结果看来，opencv确实胜出太多了。 ?

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【技术分享会】Python Opencv图像处理基础（下）

(binary)) 自适应的局部阈值法，听起来挺好，但是在实际使用的时候，其实也不是那么好，上面的代码结果如下：可以看到，在边缘会有很多噪点。...5.2 大津阈值法根据双峰图像的图像直方图自动计算阈值（大津阈值法这个名字有点奇怪）。...图像运算与二值运算 ---- 要让灰度图像变暗，只要让每个像素的值减少即可，例如直接将像素值减半。...而图像的旋转就有点复杂了，有两种方式，一种是直接使用numpy的方法： np.rot90(m, k=1, axes=(0, 1)) 参数k就是旋转90度的次数，k=1就是旋转了90度，k=2就是旋转了...赋值为255和赋值为(255,255,255)效果是一样的，numpy会自动将255广播成(255,255,255)，关于numpy的广播机制可以看这里https://www.numpy.org.cn/

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pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms

本文进入热榜收到了不少关注，所以将本文的代码放在了GitHub上，jupyter的，有需要的自取。...（H,W,C），读入的顺序是BGR,这点需要注意 PIL是有自己的数据结构的，类型是；但是可以转换成numpy数组，转换后的数组为unit8，0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是RGB...skimage读取进来的图片是numpy数组，是unit8类型,0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是RGB matplotlib读取进来的图片是numpy数组，是unit8类型,0-...的其他操作只能对PIL读入的数据操作，所以使用transforms.Compose()将这些操作组合到一起的如果有其他操作则只能输入PIL数据。..., H, W]，取值范围是[0, 1.0]的torch.FloatTensor; 而transforms.ToPILImage则是将Tensor或numpy.ndarray转化为PIL.Image。

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隐藏在【python】代码中的诗意 -- 利用字符复现照片

你可能会觉得“照片转字符画？这应该会很难吧。”放心！看完下面的内容你会觉的其实不过如此。...from PIL import Image import numpy as np # 加载照片 image_path = 'lena.png' # 替换成你的图片路径 img = Image.open...第三章：将图片转换为灰度这一步非常关键。字符画没有颜色，只有亮度的变化。因此，我们需要将图片转换为灰度图。灰度图的每个像素都会有一个亮度值，表示它从黑到白的程度。...最后的结果如下图所示第七章：小小总结恭喜你！通过这篇简单的教程，你已经学会了如何使用 Python 将照片转化为有趣的字符画了！是不是很酷？...你不仅学到了图像处理的基础知识，还学会了如何将数字世界的图像“转化”为另一种艺术形式。

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PIL Image与tensor在PyTorch图像预处理时的转换

Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor，其中预处理包括但不限于...而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行，一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。...因此，针对不同操作的数据格式要求，我们需要在不同操作之前将输入图像数据的格式化成所要求的格式，有了这些概念了解，面对可能出现的bug，我们才能游刃有余的精准处理。...() 2.3 Numpy转换为PIL Image from PIL import Image PIL_img = Image.fromarray(array) 三、可能遇到的问题 3.1 img should...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL，因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize

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