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Pillow使用numpy库将图像转换为ndarray数组方法详解

日期: 三月 17, 2023, 2:30 p.m.
栏目: Python通用模块
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作者: Python自学网-村长

摘要: 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。

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。

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