你可以在Python中使用'skimage'库

例子:

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

假设你想要一张灰度图像:

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

scipy。Misc给出关于imsave函数的弃用警告，并建议使用imageio代替。

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

我附加了一个简单的例程来将npy转换为图像。

from PIL import Image
import matplotlib

img = np.load('flair1_slice75.npy')

matplotlib.image.imsave("G1_flair_75.jpeg", img)

下面的答案中有@Nima Farhadi在时间测量方面提出的方法。

最快的是CV2，但重要的是要改变颜色顺序从RGB到BGR。简单的是matplotlib。

重要的是要确保数组有unsigned integer format uint8/16/32。

代码:

#Matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imsave('c_plt.png', c.astype(np.uint8))

#PIL
from PIL import Image
image = Image.fromarray(c.astype(np.uint8))
image.save('c_pil.png')


#CV2, OpenCV
import cv2
cv2.imwrite('c_cv2.png', cv2.cvtColor(c, cv2.COLOR_RGB2BGR))

使用cv2.imwrite。

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