利用python中的PIL进行矩阵与图像之间的转换
1、图像转换为矩阵
matrix = numpy.asarray(image)
2、矩阵转换为图像
image = Image.fromarray(matrix)
相关推荐
- python数据处理 1 删除dataframe中有NAN的 2 pandas中对列进行上下平移(shift) 3. 批量读取文件夹中所有文件 4. python tile函数 5.python中**运算符 6 min(0)，max(0)的用法 7 分组求平均值（groupby） 8 数据分组和聚合运算 9 统计每个标签出现的次数 10 生成pandas数据 11 fit()函数不能接收string类型数据 12 将两个含有字符串的集合取并集 13 reduce()函数会对参数序列中元素进行累积 14 拉普拉斯平滑和下溢出 15 从txt文件中读取字符串，并将字符串转换为字符列表 16 文本向量化 17 从50个邮件中随机选出40个作为训练集，10个作为测试集 18 sorted排序 19 压缩与解压缩 20 if not 21 Numpy的矩阵索引和array数组索引 22 getA()函数的作用 23 梯度上升算法原理解析 24 Numpy中np.append() 25 np.c_[xx.r
- 利用python中的PIL进行矩阵与图像之间的转换
- OpenCV与Python之图像的读入与显示以及利用Numpy的图像转换
- python2 中 unicode 和 str 之间的转换及与python3 str 的区别
- python PIL图像处理 在图片上面加文字 图片信息 图片的打开与显示 matplotlib标准模式 图片的保存 图像通道几何变换裁剪 添加水印 PIL Image 图像互转 numpy 数组 图像中的像素访问 查看图片信息，可用如下的方法 直接操作像素点 图像直方图 Python如何读取指定文件夹下的所有图像 Python图形图像处理库ImageEnhance模块图像增强 Python图像处理库ImageChops模块 Python图形图像处理库ImageFilter模块图像滤镜
- vitrebi算法进行分词的案例 1.viterbi算法的原理 2.以一个小例子的python实现来说明上述过程 3 以矩阵的形式来表示上述算法的实现过程 4 利用维特比算法来解码，这里参考了jieba分词中自带的转移状态矩阵和观测矩阵（发射矩阵）
- 2019 SDN上机第3次作业 1. 利用Mininet仿真平台构建如下图所示的网络拓扑，配置主机h1和h2的IP地址（h1:10.0.0.1，h2:10.0.0.2），测试两台主机之间的网络连通性 2.利用Wireshark工具，捕获拓扑中交换机与控制器之间的通信数据，对OpenFlow协议类型的各类报文进行分析，写出你的分析内容 接下来是另一台交换机（端口35536）与控制器（端口6633）的交互过程 h1 ping h2 PS.把控制器从openflow reference改成ovs controller
- 2019 SDN上机第3次作业 1. 利用Mininet仿真平台构建如下图所示的网络拓扑，配置主机h1和h2的IP地址（h1:10.0.0.1，h2:10.0.0.2），测试两台主机之间的网络连通性 2.利用Wireshark工具，捕获拓扑中交换机与控制器之间的通信数据，对OpenFlow协议类型的各类报文（hello, features_request, features_reply, set_config, packet_in, packet_out等）进行分析，对照wireshark截图写出你的分析内容。
- Python图像处理库PIL中图像格式转换 对于不同的格式的图像之间转换，我们需要使用convert函数 原图像： 1、 模式“1”---二值图像 2、 模式“L”---灰度图像 3、 模式“P”---八位彩色图像，色彩值由调色板查询 4、 模式“RGBA”---4通道RGB和alpha透明道 5、 模式“CMYK”---印刷四分色模式（C青色M品红Y黄色K黑色） 6、 模式“YCbCr”---24位（Y亮度Cb蓝色色度Cr红色色度） 7、 模式“I”---与上面灰度模式L一致 8、 模式“F”---32位浮点灰色图像 另外：其他模式转RGB类似使用convert方法
- 知识图谱系列---机器学习---scikit-image图片处理 python skimage图像处理(一) 图片信息 skimage包的子模块 图片信息 图像像素的访问与裁剪 使用了color模块的rgb2gray（）函数，将彩色三通道图片转换成灰度图。转换结果为float64类型的数组，范围为[0,1]之间。 将彩色三通道图片转换成灰度图,最后变成unit8, float转换为unit8是有信息损失的。 结果 图像数据类型及颜色空间转换 float转为unit8，有可能会造成数据的损失，因此会有警告提醒。* 图像的绘制 图像的批量处理 图像的形变与缩放 对比度与亮度调整 直方图与均衡化 CLAHE
- Android-Kotlin-继承
- Android-Kotlin简单计算器功能