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  • 2020-11-04 16:38:47

    pred是数组类型,先转为8位。

    pred = np.array(pred, np.uint8)
    cv2.imshow(“123”, pred)
    cv2.waitKey(0)

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  • 自己也是个小白,也在学习的过程,希望大家多多指点。
  • 今天小编就为大家分享一篇Python 实现将数组/矩阵转换成Image类,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
  • Python | Numpy数组图像转换

    千次阅读 2021-04-27 07:20:07
    您可以将转换矢量化,以便所有R、G和B像素同时变换:def yuv_vec(images):R, G, B = images[:, :, :, 0], images[:, :, :, 1], images[:, :, :, 2]y = (0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B) / 127.5 - 1u = (0.493 *...

    您可以将转换矢量化,以便所有R、G和B像素同时变换:def yuv_vec(images):

    R, G, B = images[:, :, :, 0], images[:, :, :, 1], images[:, :, :, 2]

    y = (0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B) / 127.5 - 1

    u = (0.493 * (B - y)) / 127.5 - 1

    v = (0.887 * (R - y)) / 127.5 - 1

    yuv_img = np.empty(images.shape)

    yuv_img[:, :, :, 0] = y

    yuv_img[:, :, :, 1] = u

    yuv_img[:, :, :, 2] = v

    return yuv_img

    为了计时性能,我将展示问题中所示的yuv函数的一个短嵌套循环实现:

    ^{pr2}$

    一些速度比较:imgs = np.random.randint(0, 256, size=(100, 50, 100, 3))

    %timeit yuvloop(imgs)

    # Out: 8.79 s ± 265 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

    % timeit np.apply_along_axis(yuv, -1, imgs)

    # Out: 9.92 s ± 360 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

    %timeit yuv_vec(imgs)

    # Out: 34.4 ms ± 385 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

    所以这比循环像素要快256倍。使用np.apply_along_axis似乎更慢。三者的结果都是一样的。

    我将测试样本的大小缩小到100个图像,否则测试会太慢。在

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  • I am trying to convert raw data of length 64372(w= 242, h=266) to the image, the raw data is in the format of the byte array, I want to convert this byte array into image, can you help me with that?...

    I am trying to convert raw data of length 64372(w= 242, h=266) to the image, the raw data is in the format of the byte array, I want to convert this byte array into image, can you help me with that?

    解决方案

    You can generate a bytearray of dummy data representing a gradient like this:

    import numpy as np

    # Generate a left-right gradient 242 px wide by 266 pixels tall

    ba = bytearray((np.arange(242) + np.zeros((266,1))).astype(np.uint8))

    For reference, that array will contain data like this:

    array([[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

    [ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

    [ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

    ...,

    [ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

    [ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

    [ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.]])

    And then make into a PIL/Pillow image like this:

    from PIL import Image

    # Convert bytearray "ba" to PIL Image, 'L' just means greyscale/lightness

    im = Image.frombuffer('L', (242,266), ba, 'raw', 'L', 0, 1)

    Then you can save the image like this:

    im.save('result.png')

    NHJYk.png

    Documentation is here.

    展开全文
  • # pip install opencv-python==4.4.0.46 来安装 # 其中 4.4.0.46 是 Opencv 的版本 listdata = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] image_arr = np.array(listdata) cv2.imwrite("filename.png", image_arr) ...
    import numpy as np
    import cv2
    # 如果没有安装 cv2 模块,可以使用命令 
    # pip install opencv-python==4.4.0.46 来安装
    # 其中 4.4.0.46 是 Opencv 的版本
    
    
    listdata = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
    image_arr = np.array(listdata)
    cv2.imwrite("filename.png", image_arr)

    展开全文
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