Python实现批量将图像png格式转为npy格式
前言
在进行深度学习处理时,有些的代码处理的数据格式为npy,但是常常有的数据格式为png,因此下面就用Python实现图像批量png格式转为npy格式,代码进行了详细注释。
png2npy
# -- coding: UTF-8 -- ''' Author: Clouds rising Date: December, 2023 QQ: 504156006 ''' import os import glob import numpy as np from PIL import Image # 要修改的文件夹路径 input_dir = 'label_png' # 新文件夹的路径 output_dir = 'label_npy' # 创建输出文件夹 if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) # 遍历文件夹中的所有png图像 for img_path in glob.glob(os.path.join(input_dir, '*.png')): # 打开原始的png图像 img = Image.open(img_path) # 转换图像 img_8bit = img.convert('L') #参数L: 8位像素,黑白 # 创建一个转换表,将灰度值为255的像素点变为0 ''' 在这一行代码中,创建了一个包含256个元素的列表(0到255的灰度值)。该列表的每个元素都通过条件判断 0 if i == 255 else i 进行赋值。这意味着如果灰度值为255,那么赋值为0,否则保持不变。 这样就形成了一个转换表,用于将灰度值为255的像素点变为0。 ''' invert_table = [0 if i == 255 else i for i in range(256)] ''' 在这一行代码中,通过point方法应用了之前创建的转换表。 这个方法会对图像中的每个像素点进行变换,根据转换表将灰度值为255的像素点变为0,而其他灰度值保持不变。 最终,得到了经过反转处理的图像img_inverted1。 ''' img_inverted1 = img_8bit.point(invert_table, 'L') # 将图像对象转换为NumPy数组 img_array = np.asarray(img_inverted1) # 生成与输入文件相同的输出文件名 output_filename = os.path.join(output_dir, os.path.basename(img_path).replace('.png', '')) # 自动保存为npy文件 np.save(output_filename, img_array)
方法补充
除了上文的方法,还可以使用Python的Pilow库来读取和处理图片,然后使用numpy库将图像数据转换为.npy格式。以下是一个示例代码:
from PIL import Image import numpy as np #读取PNG图像 img = Image.open('image.png') # 转换为RGB格式 img = img.convert('RGB') # 转换numpy数组 img_arr = np.array(img) # 保存为.npy格式 np.save('image.npy', img_arr)
在这个示例中,首先使用Pillow库打开PNG图像,并将其转换为RGB格式。然后,使用numpy库将图像数据转换为numpy数组并保存为.npy格式。你可以将image.png替换为你要转换的PNG图像文件名,将image.npy替换为你想要保存为的.npy文件名。
相关问题
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