PIL图像与数组之间转换的使用示例
更新时间：2024年12月05日 11:51:13 作者：微小冷
本文介绍了使用Python的PIL库和numpy库进行图像与数组之间的转换,通过getpixel函数和putpixel函数可以实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
getpixel
如果想对图像进行细致地处理，那么操作像素是必不可少的一步。在Image类中，通过getpixel可以得到图像在某个坐标位置处的像素值，示例如下
from PIL import Image path = 'lena.jpg' img = Image.open(path) # 读取 img.getpixel((15,15)) # (230, 130, 104)
其含义是，lena图的 ( 15 , 15 ) (15,15) (15,15)这个位置处的RGB值为 ( 230 , 130 , 104 ) (230, 130, 104) (230,130,104)。如果想将所有像素，输出到一个数组中，可以对像素点进行遍历
import numpy as np
w, h = img.size
mat = np.zeros([w,h,3])
for y in range(h):
for x in range(w):
mat[y,x,:] = img.getpixel((x,y))
putpixel
与getpixel相对偶的函数是putpixel，其功能是写入某个像素点，通过如下代码，可以将mat中的每个像素点，填充到一个新的图像中
pImg = Image.new("RGB", size=(w, h))
for y in range(h):
for x in range(w):
pImg.putpixel((x,y), tuple(mat[y,x,:].astype(int)))
【putpixel】的输入参数分别是像素位置和像素值。这个过程十分耗时，处理一张 512 × 512 512\times512 512×512的图像，甚至需要消耗掉1秒的时间，所以非常不建议这么使用。
快速转换
PIL和numpy都是非常著名的Python库，对彼此的数据类型自然也了然于胸，提供了便捷的转换函数，示例如下
m1 = np.asarray(img) im1 = Image.fromarray(mat)
由此得到的m1与经过单点迭代填充的mat，内容完全相同。而经过m1转换得到的im1，图像在保存之后，也与读取得到的原图没有区别。
到此这篇关于PIL图像与数组之间的转换的使用示例的文章就介绍到这了,更多相关PIL图像与数组转换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
您可能感兴趣的文章:
相关文章
这篇文章主要介绍了Python虚拟环境的原理及使用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-07-07
这篇文章主要介绍了浅谈Django REST Framework限速，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。2017-12-12
今天小编就为大家分享一篇Python图片的横坐标汉字实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-12-12
这篇文章主要介绍了python类继承和多态原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-02-02
今天小编就为大家分享一篇关于Python3中lambda表达式与函数式编程讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧2019-01-01
本文主要介绍了pyqt6实现关闭窗口前弹出确认框的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2024-02-02
这篇文章主要介绍了python 按钮点击关闭窗口的实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-03-03
Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现
这篇文章主要介绍了Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-05-05
今天小编就为大家分享一篇对Python Pexpect 模块的使用说明详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-02-02
selenium的几种定位方法中,大杀器之一就是xpath方法,学会它,你将无所不能.本文就带大家详细了解一下这个大杀器,文中有非常详细的介绍,需要的朋友可以参考下2021-05-05
最新评论