TypeError: img应为PIL Image。已获取<class‘torch.T’> - 腾讯云开发者社区

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PIL Image与tensor在PyTorch图像预处理时的转换

() 2.3 Numpy转换为PIL Image from PIL import Image PIL_img = Image.fromarray(array) 三、可能遇到的问题 3.1 img should...Got class ‘torch.Tensor’> TypeError: img should be PIL Image....Got class ‘PIL.Image.Image’>. TypeError: tensor should be a torch tensor....Got class 'PIL.Image.Image'>....: img should be PIL Image.

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Python图像处理：批量添加水印的优雅实现与进阶技巧

有多种方法和工具可供选择，而今天我们将专注于使用Python语言结合PIL库批量添加水印。需要注意的是，所选用的图片格式不应为JPG或JPEG，因为这两种格式的图片不支持透明度设置。2....实现过程5.1 原始图片设定原始图片的存储目录，例如：F:\python_study\image\image015.2 导入相关模块导入所需的PIL模块或类：from PIL imort Image,...= Image.open(img).convert('RGBA')创建绘制对象：new_img = Image.new('RGBA', image.size, (255, 255, 255, 0))image_draw...(image, new_img).save(img)5.9 遍历获取图片文件并调用绘制方法watermark_text = WatermarkText()try: file_list = os.listdir...): global location image = Image.open(img).convert('RGBA') new_img = Image.new(

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使用深度学习的方法进行人脸解锁

它们已通过MTCNN图像进行了归一化，最后一行的最后三张图像是作者自己的自拍照:) ? 嵌入向量空间我们的数据已准备就绪。...X_mean = torch.mean(x, 0) x = x - X_mean.expand_as(x) # svd U, S, V = torch.svd(torch.t...from dataclasses import dataclass, field from typing import List, Callable from PIL import Image...@dataclass class FaceUnlock: images: List[Image.Image] = field(default_factory = list)...= Image.open(path) is_me, similarity = face_unlock(img) print(f"{'?'

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使用pydicom实现Dicom文件读取与CT图像窗宽窗位调整

coding=utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import pydicom import pydicom.uid import sys import PIL.Image...Raises ------ TypeError If there is no Pixel Data or not a supported data type....max_index = img_temp > 255 img_temp[max_index] = 255 return img_temp step3：获取Dicom中的tag信息...CS: 'MR' print(dcm[0x0008, 0x0060].VR) >>CS print(dcm[0x0008, 0x0060].value) >>MR step4：Dicom图像数据转换为PIL.Image...dcm = pydicom.dcmread(fileanme) # 加载Dicom数据 dcm_img = Image.fromarray(img_data) # 将Numpy转换为PIL.Image

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PyTorch中torchvision介绍

大多数转换同时接受PIL图像和tensor图像，尽管有些转换仅适用于PIL，有些则仅适用于tensor。接受tensor图像的转换也接受批量的tensor图像。...具有float dtype的tensor图像的值应为[0, 1)。具有整数dtype的tensor图像应具有[0, MAX_DTYPE]，其中MAX_DTYPE是该dtype中可以表示的最大值。...to index: {test.class_to_idx}") # 读写图像: torchvision.io包 tensor = io.read_image("../...../data/image/resize.jpg") grayscale = transforms.Grayscale() img2 = grayscale.forward(img) io.write_jpeg.../data/image/gray.jpg") affine = transforms.RandomAffine(degrees=35) img3 = affine.forward(tensor) io.write_jpeg

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Python 使用列表的sort()进行多级排序实例演示，list的sort()排序方法使用详解，python3中sort()的cmp自定义排序方法，sort()的逆序、倒叙排序方法

# -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image pic_path = "..../pic/a001.png" img = Image.open(pic_path) img = img.convert('RGB') # 修改颜色通道为RGB x, y = img.size #...# -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image pic_path = "..../pic/a001.png" img = Image.open(pic_path) img = img.convert('RGB') # 修改颜色通道为RGB x, y = img.size #...None 第二章：扩展功能 ① sort() 的 cmp 自定义排序方法 python2 中有 cmp 参数，python3 中已经给取消了，如果使用会报 TypeError: 'cmp' is an

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Python—图像基本操作以及图像格式转

关于图像处理的模块常用的有 PIL，openCV等，不过应为要处理 tif 格式的图片，故特来写下这篇博客。...图像深度转为8位对于多通道TIFF图像，若要保证图像数据的正常读取，显然要选择IMREAD_UNCHANGED PIL 模块 from PIL import Image img0 = Image.open...图片模式:RGB 图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr 图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr 直接修改图片格式 import PIL.Image...",path) PIL.Image.open(path).save(output_dir+"/"+filename[:-4]+".jpg") print ("%s has...若文件宽大于1200，（高度小于1800）以此宽度等比缩放若文件高大于1800，（宽度小于1200）以此高度等比缩放 import os from PIL import Image import shutil

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CAM实践：基于pytorch的使用方法

2、具体代码（1）导入需要的模块 import io import requests from PIL import Image from torchvision import models, transforms...w = feature_conv.shape # 获取feature_conv特征的尺寸 output_cam = [] # class_idx为预测分值较大的类别的数字表示的数组，一张图片中有N类物体则数组中...，若是本地图片则只需要设置本地图片的保存地址，以便后来提取便好 # img_path = "/../..jpg" # img_pil = Image.open(img_path) response =...requests.get(IMG_URL) img_pil = Image.open(io.BytesIO(response.content)) img_pil.save('test.jpg') # 将图片数据处理成所需要的可用的数据...img_tensor = preprocess(img_pil) # 处理图片为Variable数据 img_variable = Variable(img_tensor.unsqueeze(0))

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Pywinauto自动化操作PC微信提取好友微信号

tools.bugscaner.com import win32clipboard as wc import win32con from pywinauto.application import * from PIL...import ImageGrab import time def get_screenxy_from_bmp(main_bmp,son_bmp): #获取屏幕上匹配指定截图的坐标->(x,y,...width,height) from PIL import Image img_main=Image.open(main_bmp) img_son=Image.open(son_bmp...="WeChatMainWndForPC").TypeKeys("^c") app.window_(title=u"微信",class_name="WeChatMainWndForPC"...为截图的微信字体 ---------------------------------------分割线2017年11月------------------------------------- 根据以上思路，已实现自动发送微信消息

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520这天，我突然意识到，她根本配不上我这么聪明的男人!

图片的拆分与合并 Python的PIL模块在对图片处理上简直方便的不行......See :ref:coordinate-system. import os from PIL import Image def split_image(file, split_times):...= Image.open(filename) width, height = img.size per_height = height / split_times for pictureNumber...之前说到了PIL模块的强大，我们只需要使用Image的duration关键字，就能达到我们的目的。...上代码看看吧： import argparse from PIL import Image import os class SplitLongPicture: def __init__(self

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python模块之PIL模块（生成随机验证码图片）

PIL简介什么是PIL PIL：是Python Image Library的缩写，图像处理的模块。...from PIL import Image # 获取一个Image对象，参数分别是RGB模式。...','wb'),'png') 2、生成一张随机颜色的图片 from PIL import Image import random def getRandomColor(): '''获取一个随机颜色...',views.GetValidImg.as_view(),name='get_valid_img'), ] views.py class Main(View): def get(self,request...class GetValidImg(View): def get(self,request): obj = ValidCodeImg() img_data,valid_code

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Python实现Word文档中图片的自动提取与加载：从理论到实践

(image_data)) as pil_img: actual_width, actual_height = pil_img.size...'dpi' in pil_img.info: metadata['image_properties']['dpi'] = pil_img.info['dpi']...if pil_img.mode in ('RGBA', 'P'): rgb_img = Image.new('RGB', pil_img.size, (255...(image_data)) as pil_img: actual_width, actual_height = pil_img.size...'dpi' in pil_img.info: metadata['image_properties']['dpi'] = pil_img.info['dpi']

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基于Aidlux平台实现ONNX Runtime部署-水果分类-摄像头和视频

= cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR转RGBimg_pil = Image.fromarray(img_rgb)#预处理input_img...font, fill=(255, 0, 0, 1))img = np.array(img_pil) # PIL 转 arrayplt.imshow(img)plt.show()#处理单帧画面的函数# 处理帧函数...) # BGR转RGB img_pil = Image.fromarray(img_rgb) # array 转 PIL ## 预处理 input_img = test_transform...i), text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1)) img = np.array(img_pil) # PIL 转 array img = cv2.cvtColor...print('中途中断') pass cv2.destroyAllWindows() out.release() cap.release() print('视频已保存

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Python数字图像处理-3种图像读取方式总结

Contents 1 读取并显示图像 1.1 opencv3库 1.2 scikit-image库 1.3 PIL库 1.4 读取图像结果分析 2 打印图像信息 2.1 skimage获取图像信息 2.2...PIL获取图像信息 3 读取并显示图像方法总结 3.1 PIL库读取图像 3.2 Opencv3读取图像 3.3 scikit-image库读取图像 4 参考资料学习数字图像处理，第一步就是读取图像...numpy as np img_PIL = Image.open('test.jpg') img_PIL = np.array(img_PIL) # 打印图像类型,尺寸和总像素个数 print(type...(img_PIL)) # class 'numpy.ndarray'> print(img_PIL.shape) # (height, width, channel), (1200, 1793, 3)...(img.mean()) # 像素平均值 print(img[0][0]) # 图像第一行第一列的像素值输出结果如下图： PIL获取图像信息 # 获取PIL image图片信息 im =

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深度学习Pytorch（二）

Image image_path="dataset/train/ants/0013035.jpg" img=Image.open(image_path) print(type(img)) 以上使用PIL...获取图片，得到的图片格式是class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> 下面是add_image的三个参数，可以看到第二个参数只能使用三个类型，所以我们使用PIL...，我们使用numpy.array()，对PIL图片进行转换 import numpy as np img_array=np.array(img) print(type(img_array)) 结果是class..." img_PIL=Image.open(image_path) #得到PIL格式的图片 img_array=np.array(img_PIL) #将PIL格式的图片转换为numpy格式的...print(type(img_array)) print(img_array.shape) #从PIL到numpy，需要在add_image()中指定shape中每一个数字/维表示的含义 writer.add_image

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Pandas数据应用：图像处理

可以借助 PIL（Python Imaging Library）或 opencv 等库读取图像文件，然后将其转换为适合 Pandas 操作的形式。...from PIL import Imageimport numpy as npimport pandas as pd# 读取图像img = Image.open('example.jpg')# 将图像转换为...基本操作查看图像尺寸：可以通过 shape 属性获取图像的高度、宽度和通道数。选择特定区域：利用 Pandas 的索引功能，可以轻松提取图像中的特定区域。...# 查看图像尺寸print("Image shape:", img_array.shape)# 提取左上角10x10区域top_left_corner = df_img.iloc[:10, :10]三、..."TypeError: Cannot interpret '...' as a data type"这可能是由于传递给 DataFrame 构造函数的数据类型不符合要求。

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Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

from PIL import Image img = Image.open(r'..../shiliu.jpg') print(type(img)) # 返回Image对象 # class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> print(img.format...如何获取这些数值矩阵呢？PIL 提供了 PIL.Image.getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 对象中的这些数值矩阵。...我们可以使用 list(img.getdata()) 将其转换成 Python 的 list 对象。 from PIL import Image img = Image.open(r'..../shiliu.jpg') print(type(img.getdata())) # class 'ImagingCore'> print(list(img.getdata())) # 转换为list

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python︱批量操作文件（os）、图片操作技巧（下载网络图片、skimage.io）

注意，不能import glob ，不然就会报错： TypeError: 'module' object is not callable 2、批量重命名文件os.rename 本节内容参考：python...延伸二：图片如何resize 笔者看到两种方式，一种是通过caffe内嵌的data.reshape，还有一种是PIL( Python Image Library )....1、PIL def resize_image(data, sz=(256, 256)): """ Resize image....array with the resized image """ img_data = str(data) im = Image.open(StringIO(img_data)...: Read Error 以上的解决方法： import cv2, random import os import numpy as np from PIL import Image from PIL

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Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

from PIL import Image img = Image.open(r'..../shiliu.jpg') print(type(img)) # 返回Image对象 # class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> # 对象的属性来查看图片的信息...如何获取这些数值矩阵呢？PIL 提供了 PIL.Image.getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 对象中的这些数值矩阵。...我们可以使用 list(img.getdata()) 将其转换成 Python 的 list 对象。 from PIL import Image img = Image.open(r'..../shiliu.jpg') print(type(img.getdata())) # class 'ImagingCore'> print(list(img.getdata())) # 转换为list

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13 个有趣的 Python 高级脚本

# Get Exif of Photo # Method 1 # pip install pillow import PIL.Image import PIL.ExifTags img = PIL.Image.open...("Img.jpg") exif_data = { PIL.ExifTags.TAGS[i]: j for i, j in img....= r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' t=Image.open("img.png") text = pytesseract.image_to_string...# pip install pillow from PIL import Image,ImageFilter from PIL import ImageEnhance im = Image.open(...检查以下代码，显示200 ，表示网站已启动，如果显示为 404 ，则表示网站已关闭。

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Python 使用列表的sort()进行多级排序实例演示，list的sort()排序方法使用详解，python3中sort()的cmp自定义排序方法，sort()的逆序、倒叙排序方法

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CAM实践：基于pytorch的使用方法

Pywinauto自动化操作PC微信提取好友微信号

520这天，我突然意识到，她根本配不上我这么聪明的男人!

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