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  • 主要介绍了python读取图像矩阵文件并转换为向量实例,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
  • python:图像矩阵之间的转换

    千次阅读 2020-07-24 16:01:04
    如下代码所示首先加载一幅图像转换为矩阵后在转回为图像: import numpy as np import Image mg = Image.open(filename) mats = np.array(mg) mg2 = Image.fromarray(mats) 但是以上这样的用法有一些需要注意的...

    矩阵转换为灰度图像
    如下代码所示首先加载一幅图像,转换为矩阵后在转回为图像:

    import numpy as np
    import Image
    mg = Image.open(filename)
    mats = np.array(mg)
    mg2 = Image.fromarray(mats)

    但是以上这样的用法有一些需要注意的地方,将矩阵转换为图像的函数不会自动的对其像素值的大小进行变换,也就是说如果矩阵的值在0到1之间的话,那么最后这幅图像的像素值将会只有0和1,会导致这幅图像的所有像素变得非常的暗。所有可以进行矩阵的尺度变换使得矩阵的最小值对应黑色像素,最大值对应白色像素,代码如下所示将矩阵转换为灰度图像的a2i函数:

    import Image
    def a2i(indata):
        mg = Image.new('L',indata.transpose().shape)
        mn = indata.min()
        a = indata-mn
        mx = a.max()
        a = a*256./mx
        mg.putdata(a.ravel())
        return mg

    灰度图像转换为矩阵

    from numpy import array,fromstring,unit8
    def i2a(mg):
        H,V = mg.size
        d = fromstring(mg.tostring(),unit8)
        d = d.reshape((V,H))
        return d

    RGB图像转换为3个矩阵

    #简单的将图像分离为三个通道,并分别调用i2a函数
    def RGB2cube(rgbmg):
        r,g,b = rgbmg.split()
        r = i2a(r)
        g = i2a(g)
        b = i2a(b)
        return array([r,g,b])

    将3个矩阵转换为RGB图像

    def Cube2Image(r,g,b):
        ri = a2i(r)
        gi = a2i(g)
        bi = a2i(b)
        mg = Image.merg('RGB',(ri,gi,bi))
        return mg

    这里再提供两个颜色转换函数,即RGB图像与YUV图像格式之间的转换

    def RGB2YUV(rr,gg,bb):
        y = 0.299*rr + 0.587*gg + 0.114*bb
        u = -0.147*rr -0.289*gg + 0.436*bb
        v = 0.615*rr - 0.515*gg - 0.100*bb
        return y,u,v
    
    def YUV2RGB(y,u,v):
        r = y - 3.94e-5*u + 1.14*v
        g = y - 0.394*u - 0.581*v
        b = y + 2.032*u - 4.81e-4*v
        return r,g,b
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  • 假设图像矩阵大小为32×32,将其转换为向量,首先创建1×1024的NumPy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中 import numpy as np def img2vector(filename): ...

    假设图像矩阵大小为32×32,将其转换为向量,首先创建1×1024的NumPy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中

    import numpy as np
    
    def img2vector(filename):
        returnVect = np.zeros((1, 1024))
        fr = open(filename)
        for i in range(32):
            lineStr = fr.readline()
            for j in range(32):
                returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
        return returnVect

     

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  • 今天在处理图像数据的时候需要将RGB图像数据转化为矩阵数据,查阅了一下PIL的相关接口,简单做一下记录,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ...__Author__:沂水寒城 ...#图像转换为...

           今天在处理图像数据的时候需要将RGB图像数据转化为矩阵数据,查阅了一下PIL的相关接口,简单做一下记录,具体如下:
     

    #!usr/bin/env python
    #encoding:utf-8
    
    
    
    '''
    __Author__:沂水寒城
    功能: 验证码数据上传返回识别结果
    '''
    
    
    import numpy as np
    from PIL import Image
    #图像转换为矩阵
    matrix=np.asarray(Image.open('4TWR.jpg'))    
    #矩阵转换为图像
    image=Image.fromarray(matrix)
    image.show()

            原始图片数据如下:

         程序运行结果如下:
     

        记录一下备用!

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  • 1、图像转换为矩阵matrix = numpy.asarray(image) 2、矩阵转换为图像image = Image.fromarray(matrix)

    1、图像转换为矩阵

    matrix = numpy.asarray(image)    

    2、矩阵转换为图像

    image = Image.fromarray(matrix)
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