感想
我们在做深度学习处理图片的时候,如果是自己制作或者收集的数据集,不可避免的要对数据集进行处理,然后大多数模型都只支持RGB格式的图片,这个时候,我们需要把其他格式的图片,例如灰度图像转换为RGB的图片,网上只有灰度图像转换为RGB的教程,我这里弥补一下空缺。
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from PIL import Image import numpy as np L_path = 'train/5509031.jpg' L_image = Image. open (L_path) out = L_image.convert( "RGB" ) img = np.array(out) print (out.mode) print (out.size) print (img.shape) |
然后就可以转换了哈。
如果是大量的图片呢,那就笨办法,用循环判断吧:
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from PIL import Image from tqdm import tqdm import numpy as np root_path = 'data' for item in tqdm(examples): arr = item.strip().split( '*' ) img_name = arr[ 0 ] image_path = os.path.join(root_path,img_name) img = Image. open (image_path) if (img.mode! = 'RGB' ): img = img.convert( "RGB" ) img = np.array(img) print (img_name) print (img.shape) # add your code |
我的图片路径是通过一个txt文件读取的,这里给出一些train.txt里面样例:
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train / 1769512.jpg * postcard construction 67 mixed media epoxy collage 7 x 135 x 4 * art||drawing||sculpture train / 5020991.jpg * en el cuadro de honor de todas las 50appsalud en un grfico en espaol * mhealth train / 3525659.jpg * information mogadishu port expansion turkish company * somalia |
以上这篇python3用PIL把图片转换为RGB图片的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/84798844