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如何将PIL图像转换为numpy数组？

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好吧，我可以允许'm toying around with converting a PIL image object back and forth to a numpy array so I can do some faster pixel by pixel transformations than PIL' s PixelAccess 对象 . 我已经想出如何通过以下方式将像素信息放在一个有用的3D numpy数组中：

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

但是我可以完成所有令人敬畏的变换 . 我知道 putdata() 方法，但似乎无法让它表现出来 .

python image numpy python-imaging-library

5 回答

  • 126

    你不是说 putdata() 究竟是怎么回事 . 我'm assuming you'在做

    >>> pic.putdata(a)
Traceback (most recent call last):
  File "...blablabla.../PIL/Image.py", line 1185, in putdata
    self.im.putdata(data, scale, offset)
SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple

    这是因为 putdata 期望一系列元组，并且你给它一个numpy数组 . 这个

    >>> data = list(tuple(pixel) for pixel in pix)
>>> pic.putdata(data)

    会工作，但它很慢 .

    从PIL 1.1.6开始，"proper" way to convert between images and numpy arrays就是简单的

    >>> pix = numpy.array(pic)

    虽然生成的数组格式与您的格式不同（在这种情况下为3-d数组或行/列/ rgb） .

    然后，在对数组进行更改后，您应该能够 pic.putdata(pix) 或使用 Image.fromarray(pix) 创建新图像 .

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  • 178

    打开 I 作为数组：

    >>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg'))

    做一些东西到 I ，然后，将其转换回图像：

    >>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I))

    Filter numpy images with FFT, Python

    如果由于某种原因想要显式地执行它，则在correlation.zip中使用this page上的getdata（）函数有pil2array（）和array2pil（）函数 .

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  • 7

    我在Python 3.5中使用Pillow 4.1.1（PIL的后继者） . 枕头和numpy之间的转换很简单 .

    from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('1.jpg')
im2arr = np.array(im) # im2arr.shape: height x width x channel
arr2im = Image.fromarray(im2arr)

    需要注意的一件事是Pillow风格的 im 是列专业，而numpy风格的 im2arr 是行专业 . 但是，函数 Image.fromarray 已经考虑到了这一点 . 也就是说，上例中的 arr2im.size == im.size 和 arr2im.mode == im.mode .

    在处理转换后的numpy数组时，我们应该处理HxWxC数据格式，例如：将 im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0) 或 im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1)) 转换为CxHxW格式 .

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  • 36

    您需要以这种方式将图像转换为numpy数组：

    import numpy
import PIL

img = PIL.Image.open("foo.jpg").convert("L")
imgarr = numpy.array(img)
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  • 2

    我今天使用的例子：

    import PIL
import numpy
from PIL import Image

def resize_image(numpy_array_image, new_height):
    # convert nympy array image to PIL.Image
    image = Image.fromarray(numpy.uint8(numpy_array_image))
    old_width = float(image.size[0])
    old_height = float(image.size[1])
    ratio = float( new_height / old_height)
    new_width = int(old_width * ratio)
    image = image.resize((new_width, new_height), PIL.Image.ANTIALIAS)
    # convert PIL.Image into nympy array back again
    return array(image)
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