plt。Imsave为我工作。 您可以在这里找到文档:https://matplotlib.org/3.2.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imsave.html

#file_path = directory address where the image will be stored along with file name and extension
#array = variable where the image is stored. I think for the original post this variable is im_np
plt.imsave(file_path, array)

plt。Imsave为我工作。 您可以在这里找到文档:https://matplotlib.org/3.2.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imsave.html

#file_path = directory address where the image will be stored along with file name and extension
#array = variable where the image is stored. I think for the original post this variable is im_np
plt.imsave(file_path, array)

为什么每个人都在使用matplotlib? 如果图像是一个具有shape(3841, 7195, 3)的numpy数组，则其数据类型为numpy。Uint8和RGB值范围从0到255，你可以简单地将这个数组保存为图像，而不使用matplotlib:

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

我从另一篇文章中找到了这个代码

基于tiago接受的响应，下面是一个小的通用函数，它将numpy数组导出到与数组具有相同分辨率的图像:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def export_figure_matplotlib(arr, f_name, dpi=200, resize_fact=1, plt_show=False):
    """
    Export array as figure in original resolution
    :param arr: array of image to save in original resolution
    :param f_name: name of file where to save figure
    :param resize_fact: resize facter wrt shape of arr, in (0, np.infty)
    :param dpi: dpi of your screen
    :param plt_show: show plot or not
    """
    fig = plt.figure(frameon=False)
    fig.set_size_inches(arr.shape[1]/dpi, arr.shape[0]/dpi)
    ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    ax.imshow(arr)
    plt.savefig(f_name, dpi=(dpi * resize_fact))
    if plt_show:
        plt.show()
    else:
        plt.close()

正如tiago在之前的回复中所说，需要首先找到屏幕DPI，可以在这里完成，例如:http://dpi.lv

我在函数中添加了一个额外的参数resize_fact，例如，你可以将图像导出到原始分辨率的50%(0.5)。

我也有同样的问题。我使用PIL Image加载图像并转换为numpy数组，然后使用matplotlib修补一个矩形。这是一个jpg图像，所以我没有办法从PIL img.info['dpi']得到dpi，所以接受的解决方案不适合我。但经过一些修补，我想出了保存数字与原来的大小相同的方法。

我在这里添加了下面的解决方案，认为它会帮助那些和我有同样问题的人。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('my_image.jpg') #loading the image
image = np.array(img) #converting it to ndarray
dpi = plt.rcParams['figure.dpi'] #get the default dpi value
fig_size = (img.size[0]/dpi, img.size[1]/dpi) #saving the figure size
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=fig_size) #applying figure size
#do whatver you want to do with the figure
fig.tight_layout() #just to be sure
fig.savefig('my_updated_image.jpg') #saving the image

这将以与原始图像相同的分辨率保存图像。

以防你没有使用jupyter笔记本。dpi可以通过以下方式获取。

figure = plt.figure()
dpi = figure.dpi

这为我工作，基于你的代码，生成一个93Mb的png图像与彩色噪声和所需的尺寸:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

w = 7195
h = 3841

im_np = numpy.random.rand(h, w)

fig = plt.figure(frameon=False)
fig.set_size_inches(w,h)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
ax.set_axis_off()
fig.add_axes(ax)
ax.imshow(im_np, aspect='normal')
fig.savefig('figure.png', dpi=1)

我使用的是Linux Mint 13中Python 2.7库的最新PIP版本。

希望有帮助!