PIL Immagine in Array Numpy

Pil è una biblioteca Python proprio come Numpy. Numpy viene utilizzato per affrontare array ed elenchi con ulteriori funzioni matematiche integrate che possiamo utilizzare importando la libreria numpy e chiamando il metodo che vogliamo utilizzare. PIL è usato per affrontare le immagini. PIL significa biblioteca di imaging Python. PIL può aprire, cambiare e salvare diversi formati di immagini. PIL è uno strumento di elaborazione delle immagini. Qui si pone la domanda perché abbiamo sentito il bisogno di PIL. La forma di dati più semplice e comprensibile è l'immagine che trasmette il suo significato come nessun altro modulo di dati può presentare. In Machine Learning (ML), utilizziamo i dati delle immagini in altezza, larghezza e formato del canale quando si tratta di un grande set di dati. Per ottenere l'altezza, il peso e il formato del canale, l'immagine può essere cambiata in un array numpy. L'array numpy contiene valori, tutti i valori hanno lo stesso tipo di dati e contengono interi positivi e numeri interi non negativi.

Requisiti

Per convertire l'immagine PIL in un array numpy, dobbiamo avere Numpy installato nel nostro sistema. Nelle versioni più alte di Python, è già installato. Tuttavia, nelle versioni precedenti, dobbiamo installarlo manualmente utilizzando il seguente comando:

PIP Installa numpy

"Cuscino", o "PIL", è il componente aggiuntivo che deve essere installato nei nostri sistemi. La seguente istruzione può essere utilizzata per installarla.

PIP Installa cuscino

O

PIP Installa PIL

Il cuscino è solo un aggiornamento di PIL con funzioni integrate che possiamo utilizzare nel nostro codice chiamando metodi diversi.

Sintassi

ASARRAY (function_name.aprire())

Per utilizzare questa funzione, dobbiamo importare due pacchetti, una libreria "numpy" e l'altra "PIL".

Parametri

funzione_name: Il parametro "function_name" sarà PIL.

Open () Function: Questo aprirà l'immagine. All'interno della parentesi, fornire il percorso dell'immagine in citazioni singole o doppie.

Funzione ASARRAY (): Convertirà l'immagine nell'array.

Possiamo anche convertire l'immagine in un array usando il NP.Metodo array (). Per questo, dobbiamo importare numpy in modo diverso, io.e.,

Importa Numpy come NP.

Immagine

Useremo questa immagine per convertirla in un array con diverse metodologie.

Convertire l'immagine PIL in un array usando il metodo ASARRAY ()

Possiamo utilizzare diverse tecniche per convertire un'immagine PIL in un array. Qui, applichiamo il metodo ASArray () per questo scopo, e questo è molto semplice.

Per modificare l'immagine PIL in un array, importare prima i moduli. Qui sono necessarie due biblioteche. Uno è importare il metodo ASArray () da Numpy e l'altro è importare l'immagine da PIL. Per aprire l'immagine richiesta, utilizzare la funzione Open (). All'interno di questo metodo, scrivere la posizione dell'immagine o del nome se l'immagine è nella stessa cartella in cui abbiamo salvato il codice Python. Quindi scrivi il nome dell'immagine con un'estensione. Se l'immagine viene salvata da qualche altra parte, fornire l'indirizzo completo dell'immagine. E salva il valore del metodo Open () nella variabile "Immagine". Ora, chiama la funzione ASArray () per convertire l'immagine nell'array. All'interno di questa funzione, posizionare il nome della variabile in cui cariciamo l'immagine che vogliamo essere convertiti. Qui abbiamo caricato nella variabile "immagine". Quindi conservare il suo valore in una nuova variabile, "arr". Per stampare l'array insieme a un messaggio, invoceremo il metodo Print ().

Ecco l'output del codice. Innanzitutto, il metodo Open () di PIL caricherà l'immagine, quindi il metodo ASArray () converte quella particolare immagine in un array. La stampa () mostra l'array sullo schermo con un messaggio.

Modifica l'immagine in array numpy usando NP.funzione array ()

Trasformiamo l'immagine PIL in un array chiamando un NP.funzione array ().

Per convertire l'immagine in un array numpy, dobbiamo importare i pacchetti di Numpy e PIL. Importa il modulo numpy come NP. Useremo "NP" come nome della funzione. Dal modulo PIL, importare un'immagine per aprire l'immagine specifica in PIL. Nella prossima dichiarazione, il .La funzione Open () è chiamata. All'interno della funzione Open (), specificare il nome dell'immagine che vogliamo convertire in un array con un'estensione o fornire un percorso completo se l'immagine non si trova nella stessa cartella in cui il file del codice Python viene salvato. Conservare l'immagine caricata in una variabile. Usa il NP.funzione array () per convertire l'immagine PIL in un array. Scrivi il nome variabile in cui abbiamo memorizzato l'immagine caricata all'interno della funzione array (). Useremmo un'istruzione di stampa per rappresentare l'array risultante nella schermata di uscita.

Ecco l'array convertito. Il risultato dal primo e dal secondo codice di esempio è lo stesso perché abbiamo usato la stessa immagine per convertirlo nell'array. Ma la conversione può essere fatta con due approcci diversi.

Usa la funzione Array () per cambiare un'immagine in un array numpy e controllare la forma dell'array

Questo codice modificherà l'immagine PIL in un array e quindi visualizzerà l'altezza, la larghezza e le dimensioni degli array convertiti.

Importazione dei moduli richiesti numpy e l'immagine è il passaggio principale. Apri l'immagine che vogliamo convertire in un array usando il metodo Open (). Questa funzione contiene l'indirizzo dell'immagine come argomento. Quindi, memorizza l'immagine caricata in una variabile "IMG". Chiama il NP.funzione array () per convertire l'immagine nell'array. Passa l'immagine caricata a NP.Metodo array () come parametro. Alla fine, il metodo di forma viene utilizzato per acquisire l'altezza, la larghezza e la dimensione dell'array convertito. Visualizza il messaggio e l'altezza, la larghezza e la dimensione dell'array dichiarando l'istruzione di stampa.

Il risultato illustra la forma dell'immagine usando un array.

Conclusione

Nell'articolo, abbiamo parlato della conversione dell'immagine PIL in un array numpy, che è una tazza di torta se installiamo correttamente il modulo numpy e PIL o cuscino nell'ambiente del sistema. La procedura di installazione richiederà un po 'di tempo perché dobbiamo installare Pil noi stessi. Abbiamo trattato approcci diversi per modificare l'immagine in un array numpy. Una tecnica prevede l'uso del metodo ASArray () e l'altra consiste nell'uso del NP.funzione array (). Solo un'immagine è stata modificata per dimostrare che i risultati di tutte le procedure saranno gli stessi. Abbiamo anche la forma di un'immagine, ma per questo, dobbiamo convertire l'immagine in un array numpy e quindi usare il .Metodo forma per trovare la forma dell'immagine.