代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Ofer Sadan

PIL.Image。fromarray在np.Reformate后产生失真图像

python-imaging-library numpy python

Ofer Sadan · 技术社区 · 7 年前

我有一个形状为(10000196)的数组(numpy),我想将其保存为10000张36x36大小的图像。数组中的所有值都在范围内 (0,255) 。因此,我使用此代码来实现这一点(效果很好):

for i, line in enumerate(myarray):
    img = Image.new('L',(36,36))
    img.putdata(line)
    img.save(str(i)+'.png')

Image.fromarray 方法,但与原始方法相比,生成的图像失真得无法识别。首先我试了一下:

myarray = myarray.reshape(10000,36,36)
for i, line in enumerate(myarray):
    img = Image.fromarray(line, 'L')
    img.save(str(i)+'.png')

Image.fromarray(myarray[0].reshape(36,36), 'L').save('test.png')

再一次——扭曲的图像。

fromarray reshape 太天真了,把数据搞砸了,但我没法解决这个问题。欢迎提出任何想法。

1 回复 | 直到 7 年前

unutbu 7 年前

PIL的 L (亮度)。数据应为0到255之间的整数。如果通过将NumPy数组传递给 Image.fromarray 具有 mode='L' uint8 .因此使用

myarray = myarray.astype('uint8')

确保将数组传递给 Image.fromarray 具有数据类型 uint8 .

uint8 float32 s是32位浮点。它们的宽度是 uint8 Image.fromarray 将NumPy数组中的底层数据视为 uint8 s、读取足够的字节来填充图像,忽略其余的。因此,每个32位浮点变成四个8位整数,每个8位整数为不同的像素着色。

assert 通行证:

import numpy as np
from PIL import Image

line = np.arange(256).reshape(16, 16).astype('float32')
img = Image.fromarray(line, 'L')
line2 = np.asarray(img)
assert (line.view('uint8').ravel()[:256].reshape(16, 16) == line2).all()

myarray 不转换为 s创建了一个乱码图像。

myarray 到 s你可以 mode='F' (浮动模式):

import numpy as np
from PIL import Image

line = np.arange(256).reshape(16, 16).astype('float32')
img = Image.fromarray(line, 'F').convert('L')
img.save('/tmp/out.png')

看见 this page

推荐文章

serlingpa · 如何准备我的数据以避免无法推断频率

1 年前

Guillaume · 使用操作从Python列表创建numpy数组

2 年前

user19657580 · 在Python中打印两个numpy数组的列表

2 年前

user19657580 · Python中数组中具有相同元素的索引求和

2 年前

mikanim · 改进二维余弦函数的numpy功能

2 年前

Klimt865 · 在Python中将数组列表转换为列表列表

2 年前

theduker · 计算平均绝对误差时,If语句中赋值前引用的局部变量

2 年前

Lynn · 如果列包含Python中的特定字符串,则从列中删除值

2 年前

JasonX · 运行减法计算

2 年前

Jan Hrubec · 选择numpy数组的前n个元素

2 年前