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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) 这个函数很强大啊,看源码里面给的注释 # 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来做这样的转换
from keras.preprocessing.image import img_to_array, array_to_img
然而查看源码的时候,其实会发现这两个函数仍然还是用同样的方式实现
img_to_array() 是使用np.asarray(),而array_to_img是使用Image.fromarray()
多说一句,np.array()是创建一个ndarray,而np.asarray(object)是将一个object转换成ndarray,但是
np.asarray(a): return np.array(a,copy=False) # 而np.array()里copy默认为True,那这有什么区别呢? 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
以上这篇Python 实现Image和Ndarray互相转换就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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