Numpy和Pillow详解|极客教程

Numpy和Pillow详解

什么是Numpy和Pillow

Numpy

Numpy是Python中一个用于科学计算的开源库，它提供了高性能的多维数组对象（包括向量、矩阵等）以及相应的操作函数。Numpy的功能非常丰富，能够帮助我们高效地处理大规模数据和进行各种数学运算。

Pillow

Pillow是Python中一个强大的图像处理库，可以用来处理多种不同格式的图片，比如打开、保存、裁剪、旋转、调整亮度等操作。Pillow基于PIL（Python Imaging Library）开发，使用简单方便，支持众多图片处理功能。

Numpy的基本用法

创建数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)
# 输出：[1 2 3 4 5]

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

数组操作

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 求和
sum_result = np.sum(arr)
print(sum_result)
# 输出：15

# 求均值
mean_result = np.mean(arr)
print(mean_result)
# 输出：3.0

示例：使用Numpy生成随机数组

import numpy as np

# 生成一个形状为(2,3)的随机数组
random_arr = np.random.randint(0, 10, (2,3))
print(random_arr)
# 输出：
# [[6 1 1]
#  [4 9 0]]

Pillow的基本用法

打开图片

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("example.jpg")
image.show()

图像操作

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("example.jpg")

# 裁剪图片
cropped_image = image.crop((100, 100, 200, 200))
cropped_image.show()

# 旋转图片
rotated_image = image.rotate(90)
rotated_image.show()

示例：调整图片大小

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("example.jpg")

# 调整大小为100x100
resized_image = image.resize((100, 100))
resized_image.show()

Numpy和Pillow的结合应用

将Pillow处理的图片转换为Numpy数组

import numpy as np
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("example.jpg")

# 将图片转换为Numpy数组
image_array = np.array(image)
print(image_array.shape)
# 输出：(height, width, channels)

将Numpy数组转换为Pillow图片

import numpy as np
from PIL import Image

# 创建一个随机Numpy数组
random_arr = np.random.randint(0, 255, (100, 100, 3)).astype(np.uint8)

# 将数组转换为Pillow图片
image = Image.fromarray(random_arr)
image.show()