


Wie konvertiert man PIL-Bilder effizient in NumPy-Arrays für Pixeltransformationen?
Konvertieren von PIL-Bildern in NumPy-Arrays für effiziente Pixeltransformationen
Bei der Arbeit mit Bildverarbeitungsaufgaben ist es oft wünschenswert, ein PIL ( Python Imaging Library)-Bild in ein NumPy-Array für schnellere pixelweise Transformationen. Diese Konvertierung ermöglicht eine effiziente Bearbeitung von Bilddaten und ermöglicht so komplexere und zeitoptimierte Bildoperationen.
Um ein PIL-Bild in ein NumPy-Array zu konvertieren, kann man den folgenden Codeausschnitt verwenden:
pic = Image.open("foo.jpg") pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)
Dieser Code liest die Bilddaten aus dem PIL-Bild und formt sie in ein dreidimensionales NumPy-Array um, wobei jede Dimension die Höhe, Breite und den Kanal des Bildes (z. B. RGB) darstellt.
Zum Konvertieren Um das NumPy-Array nach der Durchführung der gewünschten Transformationen wieder in ein PIL-Bild umzuwandeln, kann der folgende Code verwendet werden:
new_pic = Image.fromarray(modified_pix)
Diese Methode ermöglicht jedoch keine direkte Änderung des ursprünglichen PIL-Bildes mithilfe des modifizierten NumPy-Arrays .
Vor PIL-Version 1.1.6 erforderte die Änderung des ursprünglichen PIL-Bildes die Konvertierung des NumPy-Arrays in eine Liste von Tupeln:
data = list(tuple(pixel) for pixel in modified_pix) pic.putdata(data)
Dieser Ansatz kann jedoch langsam und ineffizient sein.
In PIL-Version 1.1.6 und höher ist die bevorzugte Methode zum Konvertieren zwischen PIL-Bildern und NumPy-Arrays:
pix = numpy.array(pic)
Dieser Befehl erzeugt ein dreidimensionales NumPy-Array mit Zeilen und Spalten und RGB-Kanäle als Abmessungen.
Nach der Durchführung der Pixeltransformationen kann das aktualisierte Array wie folgt wieder in ein PIL-Bild konvertiert werden:
new_pic = Image.fromarray(modified_pix)
Alternativ kann man das ursprüngliche PIL ändern Bild mit dem modifizierten NumPy-Array mit:
pic.putdata(modified_pix)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiert man PIL-Bilder effizient in NumPy-Arrays für Pixeltransformationen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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