Hướng dẫn how do you read an image as a numpy array in python? - làm thế nào để bạn đọc một hình ảnh dưới dạng một mảng numpy trong python?

Giới thiệu

Trong học máy, Python sử dụng dữ liệu hình ảnh dưới dạng một mảng numpy, tức là, [chiều cao, chiều rộng, kênh] định dạng. Để tăng cường hiệu suất của mô hình dự đoán, chúng ta phải biết cách tải và thao tác hình ảnh. Trong Python, chúng ta có thể thực hiện một nhiệm vụ theo những cách khác nhau. Chúng tôi có các tùy chọn từ Numpy đến Pytorch và Cuda, tùy thuộc vào sự phức tạp của vấn đề.

Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có kinh nghiệm thực hành với:

• Tải và hiển thị hình ảnh bằng API Matplotlib, OpenCV và Keras
• Chuyển đổi các hình ảnh được tải thành mảng và trở lại Numpy
• Tiến hành thao tác cơ bản của một hình ảnh bằng cách sử dụng các thư viện gối và numpy và lưu nó vào hệ thống địa phương của bạn.
• Đọc hình ảnh dưới dạng mảng trong API Keras và OpenCV

Thư viện gối

Gối là một công cụ thao tác hình ảnh ưa thích. Python Phiên bản 2 đã sử dụng Thư viện hình ảnh Python (PIL) và Python phiên bản 3 sử dụng Thư viện Gối Python, một bản nâng cấp của PIL.

Trước tiên bạn nên tạo một môi trường ảo trong Anaconda cho các dự án khác nhau. Hãy chắc chắn rằng bạn có các gói hỗ trợ như Numpy, Scipy và Matplotlib để cài đặt trong môi trường ảo bạn tạo.

Khi bạn thiết lập các gói, bạn có thể dễ dàng cài đặt gối bằng

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

Bạn có thể xác nhận rằng thư viện được cài đặt chính xác bằng cách kiểm tra phiên bản của nó.

1# check Pillow version number
2import PIL
3print('Pillow Version:', PIL.__version__)

Python

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo.

Tải hình ảnh

Ở đây chúng tôi sẽ tìm hiểu hai cách để tải và lấy chi tiết của một hình ảnh: sử dụng thư viện gối và sử dụng thư viện matplotlib.

Phương pháp 1: Thư viện gối

Chọn một hình ảnh thử nghiệm để tải và làm việc với thư viện Gối (PIL). Hình ảnh có thể là PNG hoặc JPEG. Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng một hình ảnh có tên Kolala.jpeg. Hoặc tải lên hình ảnh trong thư mục làm việc hoặc đưa ra đường dẫn mong muốn của bạn. Lớp

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

Lớp

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

• 1# load and show an image with Pillow
  2from PIL import Image
  3# Open the image form working directory
  4image = Image.open('kolala.jpeg')
  5# summarize some details about the image
  6print(image.format)
  7print(image.size)
  8print(image.mode)
  9# show the image
  10load_image.show()

  6: Điều này có thể tải trực tiếp hình ảnh. Nó có các thuộc tính

  1# load and show an image with Pillow
  2from PIL import Image
  3# Open the image form working directory
  4image = Image.open('kolala.jpeg')
  5# summarize some details about the image
  6print(image.format)
  7print(image.size)
  8print(image.mode)
  9# show the image
  10load_image.show()

  7 như

  1# load and show an image with Pillow
  2from PIL import Image
  3# Open the image form working directory
  4image = Image.open('kolala.jpeg')
  5# summarize some details about the image
  6print(image.format)
  7print(image.size)
  8print(image.mode)
  9# show the image
  10load_image.show()

  8, cung cấp thông tin về định dạng tệp kỹ thuật số của hình ảnh, ________ 19Size`, hiển thị kích thước của hình ảnh trong pixel (ví dụ: 480x240).: This can directly load the image. It has

  1# load and show an image with Pillow
  2from PIL import Image
  3# Open the image form working directory
  4image = Image.open('kolala.jpeg')
  5# summarize some details about the image
  6print(image.format)
  7print(image.size)
  8print(image.mode)
  9# show the image
  10load_image.show()

  7 properties like

  1# load and show an image with Pillow
  2from PIL import Image
  3# Open the image form working directory
  4image = Image.open('kolala.jpeg')
  5# summarize some details about the image
  6print(image.format)
  7print(image.size)
  8print(image.mode)
  9# show the image
  10load_image.show()

  8, which gives information about the digital file format of an image,

  1# load and show an image with Pillow
  2from PIL import Image
  3# Open the image form working directory
  4image = Image.open('kolala.jpeg')
  5# summarize some details about the image
  6print(image.format)
  7print(image.size)
  8print(image.mode)
  9# show the image
  10load_image.show()

  9size`, which displays the dimensions of the image in pixels (e.g., 480x240).

• 1# load and display an image with Matplotlib
  2from matplotlib import image
  3from matplotlib import pyplot
  4# load image as pixel array
  5image = image.imread('kolala.jpeg')
  6# summarize shape of the pixel array
  7print(image.dtype)
  8print(image.shape)
  9# display the array of pixels as an image
  10pyplot.imshow(image)
  11pyplot.show()

  0: Điều này sẽ hiển thị hình ảnh. Ứng dụng xem trước ảnh mặc định của bạn sẽ bật lên.: This will display the image. Your default photo preview application will pop up.

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

Python

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo.

Tải hình ảnh

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

Ở đây chúng tôi sẽ tìm hiểu hai cách để tải và lấy chi tiết của một hình ảnh: sử dụng thư viện gối và sử dụng thư viện matplotlib.

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

Python

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo.

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

Tải hình ảnh

Ở đây chúng tôi sẽ tìm hiểu hai cách để tải và lấy chi tiết của một hình ảnh: sử dụng thư viện gối và sử dụng thư viện matplotlib.

Phương pháp 1: Thư viện gối

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

Chọn một hình ảnh thử nghiệm để tải và làm việc với thư viện Gối (PIL). Hình ảnh có thể là PNG hoặc JPEG. Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng một hình ảnh có tên Kolala.jpeg. Hoặc tải lên hình ảnh trong thư mục làm việc hoặc đưa ra đường dẫn mong muốn của bạn. Lớp

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

Python

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo. gives the value of each pixel of the NumPy array image.

Tải hình ảnh

Ở đây chúng tôi sẽ tìm hiểu hai cách để tải và lấy chi tiết của một hình ảnh: sử dụng thư viện gối và sử dụng thư viện matplotlib.

Phương pháp 1: Thư viện gối

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

Chọn một hình ảnh thử nghiệm để tải và làm việc với thư viện Gối (PIL). Hình ảnh có thể là PNG hoặc JPEG. Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng một hình ảnh có tên Kolala.jpeg. Hoặc tải lên hình ảnh trong thư mục làm việc hoặc đưa ra đường dẫn mong muốn của bạn. Lớp

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

Lớp 1# load and show an image with Pillow 2from PIL import Image 3# Open the image form working directory 4image = Image.open('kolala.jpeg') 5# summarize some details about the image 6print(image.format) 7print(image.size) 8print(image.mode) 9# show the image 10load_image.show()3 sử dụng các chức năng này:*

1import numpy as np
2from PIL import Image
3
4im = np.array(Image.open('kolala.jpeg').convert('L')) #you can pass multiple arguments in single line
5print(type(im))
6
7gr_im= Image.fromarray(im).save('gr_kolala.png')

Python

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo.

1load_img_rz = np.array(Image.open('kolala.jpeg').resize((200,200)))
2Image.fromarray(load_img_rz).save('r_kolala.jpeg')
3print("After resizing:",load_img_rz.shape)

Python

1After resizing: (200, 200, 3)

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo.

1im = np.array(Image.open('kolala.jpeg'))
2
3print("Before trimming:",im.shape)
4
5im_trim = im[128:384, 128:384]
6print("After trimming:",im_trim.shape)
7
8Image.fromarray(im_trim).save('trim_kolala.jpeg')

Python

Tuyệt quá! Phiên bản mới nhất hiện được tải xuống. Hãy chuyển sang bước tiếp theo.

Tải hình ảnh

Ở đây chúng tôi sẽ tìm hiểu hai cách để tải và lấy chi tiết của một hình ảnh: sử dụng thư viện gối và sử dụng thư viện matplotlib.

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

Các chức năng này có thể là các chức năng tiện lợi hữu ích khi bắt đầu một dự án thị giác máy tính học tập mới hoặc khi bạn cần kiểm tra các hình ảnh cụ thể.

Đang tải một hình ảnh với API Keras

Keras cung cấp chức năng

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from keras.preprocessing.image import load_img
2import warnings
3
4# load the image
5img = load_img('kolala.jpeg')
6# report details about the image
7print(type(img))
8print(img.format)
9print(img.mode)
10print(img.size)
11# show the image
12img.show()

Python

Theo đầu ra bên dưới, chúng tôi có thể xác nhận rằng hình ảnh được tải ở định dạng PIL và có các kênh màu RGB định dạng JPEG và kích thước 800 x 450 pixel. Hình ảnh sẽ được hiển thị trong trình xem hình ảnh mặc định của bạn.

Chuyển đổi hình ảnh bằng API Keras

Keras sử dụng chức năng

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1# example of converting an image with the Keras API
2from keras.preprocessing.image import load_img
3from keras.preprocessing.image import img_to_array
4from keras.preprocessing.image import array_to_img
5
6# load the image
7img = load_img('kolala.jpeg')
8print("Orignal:" ,type(img))
9
10# convert to numpy array
11img_array = img_to_array(img)
12print("NumPy array info:") 
13print(type(img_array))    
14
15print("type:",img_array.dtype)
16print("shape:",img_array.shape)
17# convert back to image
18
19img_pil = array_to_img(img_array)
20print("converting NumPy array:",type(img_pil))

Python

Theo đầu ra bên dưới, chúng tôi có thể xác nhận rằng hình ảnh được tải ở định dạng PIL và có các kênh màu RGB định dạng JPEG và kích thước 800 x 450 pixel. Hình ảnh sẽ được hiển thị trong trình xem hình ảnh mặc định của bạn.

Chuyển đổi hình ảnh bằng API Keras

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

Keras sử dụng chức năng

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

Python

Theo đầu ra bên dưới, chúng tôi có thể xác nhận rằng hình ảnh được tải ở định dạng PIL và có các kênh màu RGB định dạng JPEG và kích thước 800 x 450 pixel. Hình ảnh sẽ được hiển thị trong trình xem hình ảnh mặc định của bạn.

Chuyển đổi hình ảnh bằng API Keras

Keras sử dụng chức năng

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1from PIL import Image
2from numpy import asarray
3# load the image
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# convert image to numpy array
6data = asarray(image)
7print(type(data))
8# summarize shape
9print(data.shape)
10
11# create Pillow image
12image2 = Image.fromarray(data)
13print(type(image2))
14
15# summarize image details
16print(image2.mode)
17print(image2.size)

1import numpy as np
2from PIL import Image
3
4im = np.array(Image.open('kolala.jpeg').convert('L')) #you can pass multiple arguments in single line
5print(type(im))
6
7gr_im= Image.fromarray(im).save('gr_kolala.png')

1# load and display an image with Matplotlib
2from matplotlib import image
3from matplotlib import pyplot
4# load image as pixel array
5image = image.imread('kolala.jpeg')
6# summarize shape of the pixel array
7print(image.dtype)
8print(image.shape)
9# display the array of pixels as an image
10pyplot.imshow(image)
11pyplot.show()

1import numpy as np
2from PIL import Image
3
4im = np.array(Image.open('kolala.jpeg').convert('L')) #you can pass multiple arguments in single line
5print(type(im))
6
7gr_im= Image.fromarray(im).save('gr_kolala.png')

1# load and show an image with Pillow
2from PIL import Image
3# Open the image form working directory
4image = Image.open('kolala.jpeg')
5# summarize some details about the image
6print(image.format)
7print(image.size)
8print(image.mode)
9# show the image
10load_image.show()

Python

Theo đầu ra bên dưới, chúng tôi có thể xác nhận rằng hình ảnh được tải ở định dạng PIL và có các kênh màu RGB định dạng JPEG và kích thước 800 x 450 pixel. Hình ảnh sẽ được hiển thị trong trình xem hình ảnh mặc định của bạn.

Chuyển đổi hình ảnh bằng API Keras

Làm cách nào để đọc một hình ảnh vào một mảng numpy?

Làm thế nào để bạn lưu trữ một hình ảnh trong một mảng trong Python?

Chức năng nào được sử dụng để đọc hình ảnh từ một tệp vào một mảng?

Hình ảnh được lưu trữ trong Numpy như thế nào?