python三维数据转换成二维

● Python = 48/365 ●

有了数据就有了一切！回到枯燥而重要的数据部分。数据有趣吗？当然，当然。今日结合图像处理来个硬货！

日更不停，你看行不行？

我带着你，你带着Python Flag，共勉！

No.1 Python-灰色度图像

【案例】彩色图像变成灰度图像

from PIL import Imageimport numpy as npim = Image.open('/Users/~~此处省略一些字/IMG_4441.jpg').convert('L')a = np.asarray(im).astype('float')im.show()

No.2 Python-PIL库

PIL(Python Imaging Library) 是Python常用的图像处理库，而Pillow是PIL的一个开源的版本，提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

如上例中提到的打开一个图像文件，然后转换为灰度数据的操作：

from PIL import Imageim = Image.open('/Users/~~此处省略一些字/IMG_4441.jpg').convert('L')

No.3 Python-Numpy与PIL转换图像是有规则的二维数据，可以用numpy库将图像转换成数组对象，转换图像对应的是ndarray类型的三维数据，前两维是表示图像的长度和宽度，单位是像素，第三维表示每个像素点的RGB值，每个RGB值是一个单字节整数。例如：

from PIL import Imageimport numpy as npim0 = Image.open('/Users/daisy/Downloads/IMG_4441.jpg')im0.show()b = np.array(im0) #从PIL到narray转换print(b.shape,b.dtype)#shape包含三个元素im = Image.open('/Users/daisy/Downloads/IMG_4441.jpg').convert('L')a = np.asarray(im).astype('float')im.show()print(a.shape,a.dtype)

主要区别在于 np.array(默认情况下)将会copy该对象，而 np.asarray除非必要，否则不会copy该对象。

感觉艰难时，保持前进，别找借口！

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Python，365！

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python三维数据转换成二维_Python = 48/365

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