PIL.Image转为numpy
时间: 2023-10-02 07:04:24 浏览: 121
可以使用numpy库来将PIL.Image转为numpy数组,具体代码如下:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 打开图片
image = Image.open("image.jpg")
# 将图片转为numpy数组
array = np.array(image)
# 显示数组的形状
print(array.shape)
```
其中,`image.jpg`是你要读取的图片文件名,可以替换成你自己的图片文件名。`np.array()`方法可以将PIL.Image对象转为numpy数组。你可以通过`array.shape`查看数组的形状,从而获取图片的宽度、高度和通道数等信息。
相关问题
如何再把PIL图像转为numpy数组
你可以使用 `numpy.array()` 方法将 PIL 图像对象转换为 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 打开图像文件
img = Image.open('image.jpg')
# 将 PIL 图像对象转换为 NumPy 数组
arr = np.array(img)
```
这样就可以将 PIL 图像对象转换为 NumPy 数组了。需要注意的是,转换后的 NumPy 数组的维度顺序是 `(height, width, channels)`,而 PIL 图像对象的维度顺序是 `(width, height)`,所以在对数组进行处理时需要注意维度的顺序。
gradio.gallery 的numpy数据怎么取用
Gradio 是一个用于快速创建自定义机器学习演示网页应用的 Python 库。它支持多种输入输出组件,包括图像、文本等,并且有一个名为 `Gallery` 的组件可以展示一组图片。
如果你想要从 Gradio Gallery 中获取 Numpy 数据(例如用户上传的一系列图片),你可以通过定义适当的函数来处理这些输入,在该函数内部就可以访问到相应的数据了。
下面是一个简单的例子说明如何接收来自用户的 gallery 输入并将其转换成 numpy 数组:
```python
import gradio as gr
import numpy as np
def process_gallery_images(images):
# images 参数会接收到一系列 PIL Image 对象.
if isinstance(images, list) and all(isinstance(img, (np.ndarray)) for img in images):
print("已经直接作为numpy数组提供")
return [img.shape for img in images]
elif isinstance(images, list): # 如果不是,则需要将每个PIL Image对象转化为NumPy数组
image_np_arrays = []
for img in images:
np_img = np.array(img)
image_np_arrays.append(np_img)
shapes = [arr.shape for arr in image_np_arrays]
return shapes
demo = gr.Interface(
fn=process_gallery_images,
inputs="gallery",
outputs='json'
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
```
在这个脚本里我们定义了一个叫做 `process_gallery_images()` 函数,当有新 input 进入时会被调用;这个函数接受一个由多个图像组成的列表形式的数据 (`images`) 并尝试把它们转为 NumPy 数组的形式然后返回其形状信息。
请注意,上述代码假设您正在运行的是最新版本的 Gradio 和 Pillow 模块。此外还要注意实际应用中应该加入更多的错误检查以确保程序健壮性。
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