答案 0 :(得分:2)
在convert
对象的Image
方法的文档字符串中(在您链接到的代码中看到),有以下内容:
将彩色图像转换为黑白时(模式" L"), 该库使用ITU-R 601-2亮度变换::
L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
显然这也是处理mode='F'
的方式。
以下是一个例子:
In [2]: from PIL import Image
为演示创建一个数组:
In [3]: x = np.random.randint(0, 9, size=(4, 4, 3)).astype(np.uint8)
使用mode='F'
方法中的convert
将数组转换为图片并返回数组:
In [4]: np.array(Image.fromarray(x).convert('F'))
Out[4]:
array([[ 3.24499989, 6.30499983, 1.86899996, 4.54400015],
[ 3.54399991, 5.04300022, 4.63000011, 0.29899999],
[ 2.0539999 , 3.29900002, 1.85800004, 1.76100004],
[ 3.9289999 , 4.76100016, 5.76100016, 2.47799993]], dtype=float32)
将x
的文档字符串中显示的因素乘以convert
:
In [5]: f = np.array([0.299, 0.587, 0.114])
In [6]: x.dot(f)
Out[6]:
array([[ 3.245, 6.305, 1.869, 4.544],
[ 3.544, 5.043, 4.63 , 0.299],
[ 2.054, 3.299, 1.858, 1.761],
[ 3.929, 4.761, 5.761, 2.478]])
如果我们转换为np.float32
,我们会看到与convert
方法创建的完全相同的值:
In [7]: x.dot(f).astype(np.float32)
Out[7]:
array([[ 3.24499989, 6.30499983, 1.86899996, 4.54400015],
[ 3.54399991, 5.04300022, 4.63000011, 0.29899999],
[ 2.0539999 , 3.29900002, 1.85800004, 1.76100004],
[ 3.9289999 , 4.76100016, 5.76100016, 2.47799993]], dtype=float32)
答案 1 :(得分:0)
模式参数' F'代表'浮点'。
from PIL import Image
im = Image.new("F", (2,2))
pixels = im.load()
pixels[0,0] = 255.0
pixels[1,0] = 200.0
pixels[0,1] = 100.0
pixels[1,1] = 20.0
im.show()