Python 實(shí)現(xiàn)Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換

發(fā)布時(shí)間：2020-10-19 06:49:30 來源：腳本之家閱讀：200 作者：GZHermit 欄目：開發(fā)技術(shù)

如下所示：

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open(filepath)
img_convert_ndarray = np.array(img)
ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray )


# np.array(object) 這個(gè)函數(shù)很強(qiáng)大啊，看源碼里面給的注釋
# object : array_like
#      An array, any object exposing the array interface, an object whose
#      __array__ method returns an array, or any (nested) sequence.

而keras里面也有api來做這樣的轉(zhuǎn)換

from keras.preprocessing.image import img_to_array, array_to_img

然而查看源碼的時(shí)候，其實(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)函數(shù)仍然還是用同樣的方式實(shí)現(xiàn)

img_to_array() 是使用np.asarray()，而array_to_img是使用Image.fromarray()

多說一句，np.array()是創(chuàng)建一個(gè)ndarray，而np.asarray(object)是將一個(gè)object轉(zhuǎn)換成ndarray,但是

np.asarray(a):
  return np.array(a,copy=False)

# 而np.array()里copy默認(rèn)為True，那這有什么區(qū)別呢？
import numpy as np

  a = np.array([1, 2])
  b = np.asarray(a)
  c = np.asarray(a)
  print(type(b), type(c), b is c) # True
  e = np.array(a)
  f = np.array(a)
  print(type(e), type(f), e is f) # False

  a = [1, 2]
  b = np.asarray(a)
  c = np.asarray(a)
  print(type(b), type(c), b is c) # False
  e = np.array(a)
  f = np.array(a)
  print(type(e), type(f), e is f) # False

以上這篇Python 實(shí)現(xiàn)Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

向AI問一下細(xì)節(jié)

Python 實(shí)現(xiàn)Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換

猜你喜歡

最新資訊

相關(guān)推薦

相關(guān)標(biāo)簽