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30 janv. 2023 · Utilisez le module PIL pour afficher une image en Python. Nous avons la bibliothèque PIL en Python, qui propose des méthodes pour stocker, afficher ou modifier des images. Cette méthode créera un objet image et ouvrira l’image requise en spécifiant son chemin.
- Comment afficher une image avec Matplotlib Python | Delft Stack
Ce tutoriel explique comment vous pouvez utiliser la méthode...
- Comment afficher une image avec Matplotlib Python | Delft Stack
7 août 2017 · Voila plusieurs heures que je recherche désespérément à ouvrir et afficher une image avec Python 2, sans succès... D'après ce que j'ai pu lire, il est possible de charger une image grâce à la commande : image = PhotoImage("nom_du_fichier").
26 déc. 2022 · Ce tutoriel explique comment vous pouvez utiliser la méthode matplotlib.pyplot.imshow() pour afficher des images avec Matplotlib. La méthode matplotlib.pyplot.imshow() est matplotlib.pyplot.imshow() affiche les chiffres dans Matplotlib.
- Comment Lire Un Fichier Image en Tant Que ndarray
- Comment Enregistrer Le Tableau Numpy ndarray en Tant Que Fichier Image
- Obtenir et Définir (Modifier) Les Valeurs de Pixel
- Génération d’image Monochrome et Concaténation
- Inversion Négative-Positive
- Réduction Des Couleurs
- Binarisation
- Correction Gamma
- Découpe avec Tranche
- Fractionner avec Une Tranche Ou Une Fonction
Prenez l’image suivante comme exemple. Passer les données d’image lues par PIL.Image.open() à np.array() renvoie un ndarray 3D dont la forme est (ligne (hauteur), colonne (largeur), couleur (canal)). L’ordre des couleurs (canaux) est RVB (rouge, vert, bleu). Notez que c’est différent du cas de la lecture avec cv2.imread() d’OpenCV. Si vous converti...
Passer ndarray à Image.fromarray() renvoie PIL.Image. Il peut être enregistré en tant que fichier image avec la méthode save(). Le format du fichier enregistré est automatiquement déterminé à partir de l’extension du chemin passé en argument de save(). Une image en niveaux de gris (tableau 2D) peut également être transmise à Image.fromarray(). devi...
Vous pouvez obtenir la valeur d’un pixel en spécifiant les coordonnées à l’index [ligne, colonnes] de ndarray. Notez que l’ordre est y, x en coordonnées xy. L’origine est en haut à gauche. L’exemple ci-dessus montre la valeur à (y, x) = (100, 150), c’est-à-dire la 100e ligne et la 150e colonne de pixels. Comme mentionné ci-dessus, les couleurs du n...
Générez des images monochromes en définissant les autres valeurs de couleur sur 0 et en les concaténant horizontalement avec np.concatenate(). Vous pouvez également concaténer des images en utilisant np.hstack() ou np.c_
Il est également facile de calculer et de manipuler les valeurs de pixel. Une image inversée négative-positive peut être générée en soustrayant la valeur du pixel de la valeur maximale (255 pour uint8). Parce que la taille d’origine est trop grande, elle est redimensionnée avec resize() pour plus de commodité. Il en va de même pour les exemples sui...
Coupez le reste de la division en utilisant // et multipliez à nouveau, les valeurs de pixel deviennent discrètes et le nombre de couleurs peut être réduit.
Il est également possible d’attribuer au noir et blanc selon le seuil. Voir les articles suivants pour plus de détails.
Vous pouvez faire tout ce que vous voulez avec les valeurs de pixel, telles que la multiplication, la division, l’exponentiation, etc. Vous n’avez pas besoin d’utiliser la boucle for car l’image entière peut être calculée telle quelle. À la suite du calcul, le type de données dtype de numpy.ndarray est converti en nombre à virgule flottante float. ...
En spécifiant une zone avec une tranche, vous pouvez la découper en un rectangle. Consultez l’article suivant pour plus d’informations sur le découpage en tranches pour numpy.ndarray. Il peut être pratique de définir une fonction qui spécifie les coordonnées supérieures gauches ainsi que la largeur et la hauteur de la zone à découper. Si vous spéci...
Vous pouvez également diviser l’image en la découpant. Il est également possible de diviser l’image avec la fonction NumPy. np.hsplit() divise ndarray horizontalement. Si une valeur entière est spécifiée pour le deuxième argument, ndarray est divisé en parts égales. Si une liste est spécifiée comme deuxième argument, ndarray est divisé à la positio...
En Python et OpenCV, vous pouvez lire (charger) et écrire (enregistrer) des fichiers image avec cv2.imread() et cv2.imwrite(). Les images sont lues en tant que tableau NumPy ndarray. Cet article décrit le contenu suivant.
Pillow est une bibliothèque de traitement d’images dérivée de PIL (Python Image Library). Puisque PIL n’est plus en cours de développement, Pillow est maintenant largement utilisé. Pillow est la « fourchette PIL amicale » d’Alex Clark et de ses contributeurs.
7 avr. 2021 · Comment lire et afficher une image avec opencv et Matplotlib Python? Il lit l’image dans le répertoire de travail courant en utilisant la méthode imread()
