將Numpy陣列儲存為影象的幾種方法
阿新 • • 發佈：2018-11-07
將Numpy陣列儲存為影象，有以下幾種方法：
1、使用scipy.misc
程式碼如下：
from PIL import Image import numpy as np from scipy import misc # 首先在該py檔案所在目錄下隨便放一張圖片，使用PIL.Image庫的open方法開啟 image = Image.open("0_train.jpg") # 使用numpy將該圖片的二進位制資料轉換成多維陣列形式 image_array = np.array(image) # 列印該陣列 print(image_array) # 使用misc.imsave方法將陣列儲存為圖片 misc.imsave('out.jpg', image_array)
執行結果如下：
[[[244 244 242] [244 244 242] [246 245 243] ... [255 252 249] [250 249 245] [239 240 235]] [[251 250 248] [249 248 244] [247 246 244] ... [236 232 229] [253 252 248] [251 252 247]] [[252 248 245] [249 246 241] [245 241 238] ... [247 243 240] [245 244 240] [250 251 246]] ... [[249 244 241] [250 245 242] [251 246 243] ... [251 237 236] [242 228 227] [255 251 250]] [[248 242 242] [250 244 244] [251 245 245] ... [249 233 233] [250 234 234] [255 243 243]] [[249 243 243] [250 244 244] [251 245 245] ... [255 242 242] [255 250 250] [249 233 233]]] Process finished with exit code 0
py檔案所在的目錄下生成了out.jpg圖片，且該圖片和0_train.jpg圖片相同。
scipy.imsave方法會標準化所有影象，使陣列中的最小值min(資料)變成黑色，最大值max(資料)變成白色。
如果陣列資料是精確的灰度級或準確的RGB通道的資料，則程式碼如下：
from PIL import Image import numpy as np # 使用PIL庫和numpy庫只是為了快速得到一個可以用於儲存為圖片的陣列，即從現有的圖片直接轉換成陣列 from scipy import misc # 首先在該py檔案所在目錄下隨便放一張圖片，使用PIL.Image庫的open方法開啟 image = Image.open("0_train.jpg") # 使用numpy將該圖片的二進位制資料轉換成多維陣列形式 image_array = np.array(image) # 列印該陣列 print(image_array) # 使用misc.imsave方法將陣列儲存為圖片 misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')
執行結果如下：
[[[244 244 242]
[244 244 242]
[246 245 243]
...
[255 252 249]
[250 249 245]
[239 240 235]]
[[251 250 248]
[249 248 244]
[247 246 244]
...
[236 232 229]
[253 252 248]
[251 252 247]]
[[252 248 245]
[249 246 241]
[245 241 238]
...
[247 243 240]
[245 244 240]
[250 251 246]]
...
[[249 244 241]
[250 245 242]
[251 246 243]
...
[251 237 236]
[242 228 227]
[255 251 250]]
[[248 242 242]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[249 233 233]
[250 234 234]
[255 243 243]]
[[249 243 243]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[255 242 242]
[255 250 250]
[249 233 233]]]
Process finished with exit code 0py檔案所在目錄下生成outfile.jpg圖片，且該圖片和0_train圖片一樣。
2、使用PIL庫
程式碼如下：
from PIL import Image
import numpy as np
# 開啟圖片
im = Image.open("0_train.jpg")
# 將圖片轉化為numpy陣列
im_array = np.array(im)
# 列印陣列
print(im_array)
# 將陣列轉化回圖片
img = Image.fromarray(im_array).convert('RGB')
# 將陣列儲存為圖片
img.save("out.bmp")執行結果如下：
[[[244 244 242]
[244 244 242]
[246 245 243]
...
[255 252 249]
[250 249 245]
[239 240 235]]
[[251 250 248]
[249 248 244]
[247 246 244]
...
[236 232 229]
[253 252 248]
[251 252 247]]
[[252 248 245]
[249 246 241]
[245 241 238]
...
[247 243 240]
[245 244 240]
[250 251 246]]
...
[[249 244 241]
[250 245 242]
[251 246 243]
...
[251 237 236]
[242 228 227]
[255 251 250]]
[[248 242 242]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[249 233 233]
[250 234 234]
[255 243 243]]
[[249 243 243]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[255 242 242]
[255 250 250]
[249 233 233]]]
Process finished with exit code 0生成的圖片如下：
使用PIL庫儲存圖片的最大好處是，你可以將圖片儲存為目前支援的幾乎所有主流圖片格式，如jpg，png，bmp等。
3、使用matplotlib的兩種方法
程式碼如下：
from PIL import Image
import numpy as np
# 使用PIL庫和numpy是隻是為了快速得到一個可以用於儲存為圖片的陣列，即從現有的圖片直接轉換成陣列
from matplotlib import image
# 開啟圖片
im = Image.open("0_train.jpg")
# 將圖片轉化為numpy陣列
im_array = np.array(im)
# 列印陣列
print(im_array)
# 儲存圖片
image.imsave("out_plt.png", im_array)執行結果如下：
[[[244 244 242]
[244 244 242]
[246 245 243]
...
[255 252 249]
[250 249 245]
[239 240 235]]
[[251 250 248]
[249 248 244]
[247 246 244]
...
[236 232 229]
[253 252 248]
[251 252 247]]
[[252 248 245]
[249 246 241]
[245 241 238]
...
[247 243 240]
[245 244 240]
[250 251 246]]
...
[[249 244 241]
[250 245 242]
[251 246 243]
...
[251 237 236]
[242 228 227]
[255 251 250]]
[[248 242 242]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[249 233 233]
[250 234 234]
[255 243 243]]
[[249 243 243]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[255 242 242]
[255 250 250]
[249 233 233]]]
Process finished with exit code 0生成的圖片如圖所示。
使用matplotlib還可以用pyplot的繪圖功能來用陣列的資料繪製出圖片再儲存。
程式碼如下：
from PIL import Image
import numpy as np
# 使用PIL庫和numpy是隻是為了快速得到一個可以用於儲存為圖片的陣列，即從現有的圖片直接轉換成陣列
import matplotlib.pyplot as plt
# 開啟圖片
im = Image.open("0_train.jpg")
# 將圖片轉化為numpy陣列
im_array = np.array(im)
# 列印陣列
print(im_array)
# 繪製圖片
plt.imshow(im_array)
# 儲存圖片
plt.savefig("out_plt2.png")執行結果如下：
[[[244 244 242]
[244 244 242]
[246 245 243]
...
[255 252 249]
[250 249 245]
[239 240 235]]
[[251 250 248]
[249 248 244]
[247 246 244]
...
[236 232 229]
[253 252 248]
[251 252 247]]
[[252 248 245]
[249 246 241]
[245 241 238]
...
[247 243 240]
[245 244 240]
[250 251 246]]
...
[[249 244 241]
[250 245 242]
[251 246 243]
...
[251 237 236]
[242 228 227]
[255 251 250]]
[[248 242 242]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[249 233 233]
[250 234 234]
[255 243 243]]
[[249 243 243]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[255 242 242]
[255 250 250]
[249 233 233]]]
Process finished with exit code 0生成圖片如下。注意這種方式生成的圖片預設是帶座標軸的。你可以使用pyplot中相關方法隱藏座標軸。另外這種繪製出的圖片四周有空白。
原圖：
生成圖：
4、使用opencv庫
程式碼如下：
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
# 開啟圖片
im = Image.open("0_train.jpg")
# 將圖片轉化為numpy陣列
im_array = np.array(im)
# 列印陣列
print(im_array)
# 儲存圖片
cv2.imwrite("out_cv2.jpg", im_array)執行結果如下：
[[[244 244 242]
[244 244 242]
[246 245 243]
...
[255 252 249]
[250 249 245]
[239 240 235]]
[[251 250 248]
[249 248 244]
[247 246 244]
...
[236 232 229]
[253 252 248]
[251 252 247]]
[[252 248 245]
[249 246 241]
[245 241 238]
...
[247 243 240]
[245 244 240]
[250 251 246]]
...
[[249 244 241]
[250 245 242]
[251 246 243]
...
[251 237 236]
[242 228 227]
[255 251 250]]
[[248 242 242]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[249 233 233]
[250 234 234]
[255 243 243]]
[[249 243 243]
[250 244 244]
[251 245 245]
...
[255 242 242]
[255 250 250]
[249 233 233]]]
Process finished with exit code 0生成圖片如下：
