Python 實現(xiàn)Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換
更新時間：2020年02月19日 10:18:04 作者：GZHermit
今天小編就為大家分享一篇Python 實現(xiàn)Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
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) 這個函數(shù)很強大啊，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
然而查看源碼的時候，其實會發(fā)現(xiàn)這兩個函數(shù)仍然還是用同樣的方式實現(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ndarray，而np.asarray(object)是將一個object轉(zhuǎn)換成ndarray,但是
np.asarray(a): return np.array(a,copy=False) # 而np.array()里copy默認為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 實現(xiàn)Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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