我需要从互联网上下载一张图片,并以它的尺寸命名,比如1920年x 1080。我设法将图像下载到本地计算机,但在下载图像之前,我不知道如何获得图像维数。我在想,也许我可以下载图像,使用PIL获取图像尺寸,重新下载图像,删除旧的图像,但这需要更长的时间。
for landcover in data['results']:
siteId = landcover['siteId']
measuredDate = landcover['measuredDate']
latitude = landcover['latitude']
我不知道将图像从客户端发送到服务器端的目的是什么,因此被下面的场景所困。
我希望使用PIL.Image向django服务器端发送一个对象,并将其取回,以便在服务器端使用PIL.Image对象。正如我所测试的,如果发送PIL.Image对象而不进行任何转换,即
r = requests.post(SERVER_URL,
data={
'image': PILimage,#PILimage is of type PIL.Image
'wordPos':(8
使用Python的PIL模块,我们可以将数字图像读取为整数的array,
from PIL import Image
from numpy import array
img = Image.open('x.jpg')
im = array(img) # im is the array representation of x.jpg
我想知道PIL如何将图像解释为array?首先,我尝试了这个
od -tu1 x.jpg
它确实给出了一个数字序列,但是PIL如何将彩色图像解释为3D数组?
简而言之,我的问题是,我想知道如何在不使用任何像PIL这样的模块的情况下获得彩色图像的数
我正在使用Vips图像库处理一些大型组织学图像。与图像一起,我有一个带有坐标的数组。我想做一个二进制蒙版,它遮蔽了由坐标创建的多边形中图像的一部分。我第一次尝试使用vips绘图函数,但效率非常低,而且耗时很长(在我的实际代码中,图像大约是100000 x 100000px,多边形数组非常大)。
然后,我尝试使用PIL创建二进制掩码,效果很好。我的问题是将PIL图像转换为vips图像。它们都必须是vips图像才能使用multiply-命令。我还想从内存中写入和读取,因为我相信这比写入磁盘更快。
在im_PIL.save(memory_area,'TIFF')命令中,我必须指定和图
我在使用PIL从STDIN读取png图像时遇到了问题。当图像由PIL编写时,它都是,但如果我使用打开的简单文件编写文件,则写入和关闭该文件将保存。
我有一个程序将png文件按顺序转储到stdout,没有压缩,我使用python脚本读取该流,该脚本用于读取数据,并在几乎每个png上执行一些例程。转储数据的程序会写一个特定的字符串来分隔PNGs文件,这个字符串是"{fim:FILE_NAME.png}"。
该脚本类似于:
import sys
import re
from PIL import Image
png = None
for linha in sys.stdin:
我认为这个问题与Zope无关。尽管如此,我还是会解释我要做的事情:
我正在使用Zope中的PUT_factory将图像上传到ZODB per FTP。上传的图片将作为Zope image保存在新创建的容器对象中。这很好用,但如果图像超过一定的大小(宽度和高度),我想调整图像的大小。因此,我使用PIL的缩略图功能来调整它们的大小,即调整为200x200。只要上传的图像相对较小,这种方法就可以正常工作。我没有检查出确切的限制,但976x1296px仍然可以。
有了更大的图片,我得到了:
Module PIL.Image, line 1559, in thumbnail
Module PIL.Ima
我有一个代码,可以通过调整图像大小并将其划分为RGB通道来查找图像的熵信息。
import os
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy.misc import imread
import cv2
import imageio
#读取RGB图像
def openRGB(image_path):
f = open(image_path,"rb")
data = f.read()
f.close()
data = [int(x) for x in data]
data = np
我刚刚使用Python图像库(PIL)进行了一些图像处理,使用的是我之前找到的对图像执行傅立叶变换的帖子,但我无法使用save函数。整个代码运行良好,但它不会保存生成的图像:
from PIL import Image
import numpy as np
i = Image.open("C:/Users/User/Desktop/mesh.bmp")
i = i.convert("L")
a = np.asarray(i)
b = np.abs(np.fft.rfft2(a))
j = Image.fromarray(b)
j.save("C:/Us