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這篇文章主要介紹了Python如何實現將數組/矩陣轉換成Image類,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
python的數據類型:1. 數字類型,包括int(整型)、long(長整型)和float(浮點型)。2.字符串,分別是str類型和unicode類型。3.布爾型,Python布爾類型也是用于邏輯運算,有兩個值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最頻繁的數據類型,集合中可以放任何數據類型。5. 元組,元組用”()”標識,內部元素用逗號隔開。6. 字典,字典是一種鍵值對的集合。7. 集合,集合是一個無序的、不重復的數據組合。
先說明一下為什么要將數組轉換成Image類。我處理的圖像是FITS (Flexible Image Transport System)文件,是一種灰度圖像文件,也就是單通道圖像。
FITS圖像的特點是灰度值取值為0~65535,這類圖像在python下讀成數組首先是不能直接轉換成位圖,也就不能用OpenCV、Image等方法了。
如果是普通的jpg圖像,用自帶的Image庫就能實現很多功能。
下方的這幅圖就是通過python下的Image庫中的rotate函數實現的
接下來貼上代碼。
import Image import numpy as np #生成一個數組,維度為100*100,灰度值一定比255大 narray=np.array([range(10000)],dtype='int') narray=narray.reshape([100,100]) #調用Image庫,數組歸一化 img=Image.fromarray(narry*255.0/9999) #轉換成灰度圖 img=img.covert('L') #可以調用Image庫下的函數了,比如show() img.show() #Image類返回矩陣的操作 imgdata=np.matrix(img.getdata(),dtype='float') imgdata=imgdata.reshape(narry.shape[0],narry.shape[1]) #圖像歸一化,生成矩陣 nmatrix=imgdata*9999/255.0
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Python如何實現將數組/矩陣轉換成Image類”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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