ピクセル操作のために PIL イメージを NumPy 配列に効率的に変換し、元に戻すにはどうすればよいですか?
効率的なピクセル操作のために PIL イメージを NumPy 配列に変換する
質問: ピクセルを高速化するために、PIL イメージを NumPy 配列に変換するにはどうすればよいですかPIL イメージへの変換中に問題が発生することなく変換できますか?
回答:
プロセスには 2 つのステップが含まれます:
PIL イメージの変換to NumPy Array
PIL イメージを NumPy 配列に変換するには、例として次のコードを使用できます。
pic = Image.open("foo.jpg") pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)
Converting NumPy Array Back to PIL Image
pic.putdata() の使用:
変更された配列を PIL イメージにロードし直そうとしたときに pic.putdata() が期待どおりに動作しない場合は、データを提供していることを確認してくださいputdata() が受け入れる形式で。一連のタプルを想定しているため、以下に示すように、配列をこの形式に変換する必要がある場合があります:
data = list(tuple(pixel) for pixel in pix) pic.putdata(data)
PIL 1.1.6 の使用:
PIL 1.1.6 では、画像と NumPy 配列間の変換に次の簡素化されたアプローチを使用できます:
pix = numpy.array(pic)
これにより、行、列、および RGB 値を含む 3 次元配列が生成されます。
最終ステップ:
配列に変更を加えた後、 pic.putdata(pix) または Image.fromarray(pix) を使用して新しい PIL イメージを作成できます。 .
以上がピクセル操作のために PIL イメージを NumPy 配列に効率的に変換し、元に戻すにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
