Nous pouvons ensuite enregistrer cette mémoire d'image à l'emplacement souhaité en fournissant le chemin requis et le nom du fichier. Par example, import numpy as np
from PIL import Image
array = (0, 737280, 1, np. uint8)
array = shape(array, (1024, 720))
im = omarray(array)
("")
Nous créons d'abord un tableau qui stocke les codes de couleur RVB, puis nous les exportons. Nous pouvons spécifier le format souhaité de notre image dans le nom du fichier. Enregistrer le tableau NumPy en tant qu'image en Python | Delft Stack. Cela peut être jpeg, png ou tout autre format d'image couramment utilisé. Ceci est commun à toutes les méthodes décrites ci-dessous. Utilisez la fonction write() pour enregistrer un tableau NumPy en tant qu'image Auparavant, le module scipy avait la fonction imsave() pour enregistrer les tableaux numpy sous forme d'images. Cependant, dans les versions récentes, il est devenu obsolète et la fonction imwrite() de () a commencé à être recommandée pour effectuer cette tâche et a gagné en popularité pour sa simplicité. Le code suivant montre comment utiliser cette fonction.
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Sauvegarder Une Image Python.Org
HowTo Python Matplotlib Howto's Comment enregistrer des tracés sous forme de fichier image sans les afficher dans Matplotlib Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: July-18, 2021 Matplotlib savefig() méthode pour enregistrer l'image Méthode () pour enregistrer l'image Nous pouvons simplement enregistrer les tracés générés à partir de Matplotlib en utilisant les méthodes savefig() et imsave(). Si nous sommes en mode interactif, l'intrigue peut s'afficher. Pour éviter l'affichage du tracé, nous utilisons les méthodes close() et ioff(). Matplotlib savefig() méthode pour enregistrer l'image Nous pouvons enregistrer les tracés générés à partir de Matplotlib en utilisant (). Nous pouvons spécifier le chemin et le format dans savefig() dans lequel le tracé doit être enregistré. Sauvegarder une image python 3. Syntaxe: (fname,
dpi=None,
facecolor='w',
edgecolor='w',
orientation='portrait',
papertype=None,
format=None,
transparent=False,
bbox_inches=None,
pad_inches=0. 1,
frameon=None,
metadata=None)
Ici, fname représente le nom de fichier par rapport au chemin par rapport au répertoire courant.
La fonction resize attend comme argument un tuple contenant la taille souhaitée (largeur x hauteur). Ici nous voulons diviser la taille de l'image en 2, donc, nous allons commencer par récupérer la dimension d'origine et la diviser en 2 dans la dimension compressée, et cela nous donne le code suivant:
#importer le package Image de la bibliothèque Pillow from PIL import Image #lire l'image imageLue = ("reduction/") #taille de l'image #redimensionner ((int(dim[0]/2. Sauvegarder et convertir une image. ), int(dim[1]/2. ))) #sauvegarder l'image réduite ("reduction/") #récupérer la dimension de l'image compressée #Affichage des dimensions print("Dimension d'origine: ", dim, "\nDimension compressée:", dimComp) Code python pour réduire les dimensions de l'image
Remarques: La division est ici en float pour vous permettre d'essayer d'autres division. Après il est nécessaire de récupérer la partie entière car une image de dimension en virgule, ça n'existe pas
L'exécution du code python ci-dessus, nous affiche les dimensions suivantes:
Sans surprise, la dimension de l'image réduite est bien la division de la dimension de l'originale en 2: 1024/2=512 et 768/2=384.
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2) La couleur du sac, de la gourde et du débardeur. (couleur disponible sur photos et description)
3) Le prénom à inclure et l'endroit où vous souhaitez le mettre (possibilité sur la gourde ainsi que le tee-shirt)
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