在Pillow中，可以使用numpy库将图像转换为ndarray数组，这使得可以使用ndarray中的各种科学计算和图像处理工具来处理图像。同时，也可以将ndarray数组转换回Pillow图像对象。
以下是一个将图像转换为ndarray数组并使用ndarray进行简单处理的示例：
from PIL import Image
import numpy as np
# 打开图像
im = Image.open("example.jpg")
# 将图像转换为ndarray数组
im_array = np.array(im)
# 翻转ndarray数组
im_array = np.fliplr(im_array)
# 将ndarray数组转换回图像对象
im_flipped = Image.fromarray(im_array)
# 保存翻转后的图像
im_flipped.save("example_flipped.jpg")
在此示例中，首先使用Image.open()打开图像，然后使用numpy库的array()方法将图像转换为ndarray数组。然后，使用numpy库的fliplr()方法水平翻转数组。接下来，使用Image.fromarray()方法将ndarray数组转换回Pillow图像对象。最后，使用im_flipped.save()保存翻转后的图像。
需要注意的是，使用numpy库处理图像时，需要特别注意数组的数据类型和通道顺序。例如，对于RGB图像，数组通常是3维的，第一维表示行，第二维表示列，第三维表示RGB通道。此外，由于Pillow中的RGB颜色值顺序为(R, G, B)，而numpy中的颜色值顺序为(B, G, R)，因此在将图像转换为ndarray数组时，需要使用np.asarray(im, dtype=np.uint8)来保证颜色顺序的正确性。
以下是一个将ndarray数组转换为Pillow图像对象的示例：
from PIL import Image
import numpy as np
# 创建一个ndarray数组
im_array = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8)
im_array[:, :, 0] = 255
# 将ndarray数组转换为图像对象
im = Image.fromarray(im_array)
# 显示图像
im.show()
在此示例中，首先使用numpy库的zeros()方法创建一个3维的ndarray数组，并将其中的红色通道设置为255。然后，使用Image.fromarray()方法将ndarray数组转换为Pillow图像对象。最后，使用im.show()方法显示图像。