关于python：将Numpy数组保存为图像


Saving a Numpy array as an image

我有一个Numpy数组类型的矩阵。 如何将其作为映像写入磁盘？ 任何格式都可以使用(png，jpeg，bmp ...)。 一个重要的限制是不存在PIL。

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这使用了PIL，但也许有人会发现它有用：

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import scipy.misc
scipy.misc.imsave('outfile.jpg', image_array)

编辑：当前scipy版本开始规范化所有图像，以使min(data)变为黑色，而max(data)变为白色。如果数据应该是精确的灰度级或精确的RGB通道，则这是不需要的。解决方案：

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import scipy.misc
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')
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使用PIL的答案(以防万一)。

给定一个numpy数组" A"：

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from PIL import Image
im = Image.fromarray(A)
im.save("your_file.jpeg")

您可以用几乎任何所需的格式替换" jpeg"。有关格式的更多详细信息，请点击此处

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使用matplotlib：

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import matplotlib

matplotlib.image.imsave('name.png', array)

适用于matplotlib 1.3.1，我不知道较低的版本。从文档字符串：

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Arguments:
  *fname*:
    A string containing a path to a filename, or a Python file-like object.
    If *format* is *None* and *fname* is a string, the output
    format is deduced from the extension of the filename.
  *arr*:
    An MxN (luminance), MxNx3 (RGB) or MxNx4 (RGBA) array.

enter image description here

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纯Python(2和3)，无第三方依赖的代码段。

此函数写入压缩的真彩色(每个像素4个字节)RGBA PNG。

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def write_png(buf, width, height):
   """ buf: must be bytes or a bytearray in Python3.x,
        a regular string in Python2.x.
   """
    import zlib, struct

    # reverse the vertical line order and add null bytes at the start
    width_byte_4 = width * 4
    raw_data = b''.join(
        b'\x00' + buf[span:span + width_byte_4]
        for span in range((height - 1) * width_byte_4, -1, - width_byte_4)
    )

    def png_pack(png_tag, data):
        chunk_head = png_tag + data
        return (struct.pack("!I", len(data)) +
                chunk_head +
                struct.pack("!I", 0xFFFFFFFF & zlib.crc32(chunk_head)))

    return b''.join([
        b'\x89PNG

\x1a
',
        png_pack(b'IHDR', struct.pack("!2I5B", width, height, 8, 6, 0, 0, 0)),
        png_pack(b'IDAT', zlib.compress(raw_data, 9)),
        png_pack(b'IEND', b'')])

...数据应直接写入以二进制格式打开的文件，如：

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data = write_png(buf, 64, 64)
with open("my_image.png", 'wb') as fd:
    fd.write(data)
  • 原始资料
  • 另请参阅：来自此问题的Rust Port。
  • 感谢@Evgeni Sergeev的示例用法：https://stackoverflow.com/a/21034111/432509
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您可以使用PyPNG。这是一个纯Python(无依赖性)开源PNG编码器/解码器，它支持将NumPy数组写为图像。

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python的opencv(在此处提供文档)。

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import cv2
import numpy as np

cv2.imwrite("filename.png", np.zeros((10,10)))

如果您需要进行除保存以外的更多处理，则很有用。

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如果您有matplotlib，则可以执行以下操作：

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import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(matrix) #Needs to be in row,col order
plt.savefig(filename)

这将保存绘图(而不是图像本身)。
enter image description here

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您可以在Python中使用'skimage'库

例：

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from skimage.io import imsave
imsave('Path_to_your_folder/File_name.jpg',your_array)

@ ideasman42的答案的附录：

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def saveAsPNG(array, filename):
    import struct
    if any([len(row) != len(array[0]) for row in array]):
        raise ValueError,"Array should have elements of equal size"

                                #First row becomes top row of image.
    flat = []; map(flat.extend, reversed(array))
                                 #Big-endian, unsigned 32-byte integer.
    buf = b''.join([struct.pack('>I', ((0xffFFff & i32)<<8)|(i32>>24) )
                    for i32 in flat])   #Rotate from ARGB to RGBA.

    data = write_png(buf, len(array[0]), len(array))
    f = open(filename, 'wb')
    f.write(data)
    f.close()

因此，您可以执行以下操作：

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saveAsPNG([[0xffFF0000, 0xffFFFF00],
           [0xff00aa77, 0xff333333]], 'test_grid.png')

产生test_grid.png：

Grid of red, yellow, dark-aqua, grey

(透明度也可以通过减少0xff中的高字节来实现。)

scipy.misc给出有关imsave功能的弃用警告，并建议使用imageio。

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import imageio
imageio.imwrite('image_name.png', img)

对于那些希望直接工作的示例：

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from PIL import Image
import numpy

w,h = 200,100
img = numpy.zeros((h,w,3),dtype=numpy.uint8) # has to be unsigned bytes

img[:] = (0,0,255) # fill blue

x,y = 40,20
img[y:y+30, x:x+50] = (255,0,0) # 50x30 red box

Image.fromarray(img).convert("RGB").save("art.png") # don't need to convert

另外，如果您想要高质量的jpeg
.save(file, subsampling=0, quality=100)

matplotlib svn具有一项新功能，可以将图像保存为图像，而无需保存轴等。如果您不想安装svn(从matplotlib svn中从image.py直接复制，删除了为简洁起见，请使用docstring)：

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def imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None):
    from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
    from matplotlib.figure import Figure

    fig = Figure(figsize=arr.shape[::-1], dpi=1, frameon=False)
    canvas = FigureCanvas(fig)
    fig.figimage(arr, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax, origin=origin)
    fig.savefig(fname, dpi=1, format=format)

这个世界可能不需要另一个用于将numpy数组写入PNG文件的包，但是对于那些不够用的人，我最近在github上放置了numpngw：

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

并在pypi上：https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

唯一的外部依赖项是numpy。

这是存储库examples目录中的第一个示例。基本线很简单

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write_png('example1.png', img)

其中img是一个numpy数组。该行之前的所有代码都是import语句和创建img的代码。

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import numpy as np
from numpngw import write_png


# Example 1
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# Create an 8-bit RGB image.

img = np.zeros((80, 128, 3), dtype=np.uint8)

grad = np.linspace(0, 255, img.shape[1])

img[:16, :, :] = 127
img[16:32, :, 0] = grad
img[32:48, :, 1] = grad[::-1]
img[48:64, :, 2] = grad
img[64:, :, :] = 127

write_png('example1.png', img)

这是它创建的PNG文件：

example1.png

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假设您想要一个灰度图像：

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im = Image.new('L', (width, height))
im.putdata(an_array.flatten().tolist())
im.save("image.tiff")

使用cv2.imwrite。

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import cv2
assert mat.shape[2] == 1 or mat.shape[2] == 3, 'the third dim should be channel'
cv2.imwrite(path, mat) # note the form of data should be height - width - channel

如果您碰巧已经使用[Py] Qt，则可能对qimage2ndarray感兴趣。从1.4版(刚刚发布)开始，还支持PySide，并且将有一个类似于scipy的微小imsave(filename, array)函数，但使用Qt而不是PIL。在1.3中，只需使用以下内容：

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qImage = array2qimage(image, normalize = False) # create QImage from ndarray
success = qImage.save(filename) # use Qt's image IO functions for saving PNG/JPG/..

(1.4的另一个优点是它是一个纯Python解决方案，这使它更加轻巧。)

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Imageio是一个Python库，它提供了一个轻松的界面来读取和写入各种图像数据，包括动画图像，视频，体积数据和科学格式。 它是跨平台的，可以在Python 2.7和3.4+上运行，并且易于安装。

这是灰度图像的示例：

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import numpy as np
import imageio

# data is numpy array with grayscale value for each pixel.
data = np.array([70,80,82,72,58,58,60,63,54,58,60,48,89,115,121,119])

# 16 pixels can be converted into square of 4x4 or 2x8 or 8x2
data = data.reshape((4, 4)).astype('uint8')

# save image
imageio.imwrite('pic.jpg', data)

如果您在python环境Spyder中工作，那么与仅在变量资源管理器中右键单击数组，然后选择"显示图像"选项相比，它变得更加容易。

enter image description here

这将要求您将图像大多数以PNG格式保存到dsik。

在这种情况下，将不需要PIL库。