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)

这使用PIL，但是有些人可能会发现它很有用:

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，使min(数据)变成黑色，max(数据)变成白色。如果数据应该是精确的灰色级别或精确的RGB通道，这是不需要的。解决方案:

import scipy.misc
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')

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)

如果你有matplotlib，你可以这样做:

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

这将保存情节(而不是图像本身)。

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")

如果你碰巧已经在使用[Py]Qt，你可能会对qimage2ndarray感兴趣。从版本1.4(刚刚发布)开始，PySide也得到了支持，并且将有一个类似于scipy的微小imsave(文件名，数组)函数，但使用Qt而不是PIL。在1.3版本中，只需使用如下代码:

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，这使得它更加轻量级。)