如下所示：

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open(filepath)
img_convert_ndarray = np.array(img)
ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray )


# np.array(object) 這個函式很強大啊，看原始碼裡面給的註釋
# object : array_like
#      An array,any object exposing the array interface,an object whose
#      __array__ method returns an array,or any (nested) sequence.

而keras裡面也有api來做這樣的轉換

from keras.preprocessing.image import img_to_array,array_to_img

然而檢視原始碼的時候，其實會發現這兩個函式仍然還是用同樣的方式實現

img_to_array() 是使用np.asarray()，而array_to_img是使用Image.fromarray()

多說一句，np.array()是建立一個ndarray，而np.asarray(object)是將一個object轉換成ndarray,但是

np.asarray(a):
  return np.array(a,copy=False)

# 而np.array()裡copy預設為True，那這有什麼區別呢？
import numpy as np

  a = np.array([1,2])
  b = np.asarray(a)
  c = np.asarray(a)
  print(type(b),type(c),b is c) # True
  e = np.array(a)
  f = np.array(a)
  print(type(e),type(f),e is f) # False

  a = [1,2]
  b = np.asarray(a)
  c = np.asarray(a)
  print(type(b),b is c) # False
  e = np.array(a)
  f = np.array(a)
  print(type(e),e is f) # False

以上這篇Python 實現Image和Ndarray互相轉換就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。