我有一个Numpy数组类型的矩阵。我怎么把它作为映像写到磁盘上呢?任何格式都可以(png, jpeg, bmp…)一个重要的限制是PIL不存在。
当前回答
你可以使用这段代码将你的Npy数据转换成图像:
from PIL import Image
import numpy as np
data = np.load('/kaggle/input/objects-dataset/nmbu.npy')
im = Image.fromarray(data, 'RGB')
im.save("your_file.jpeg")
其他回答
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)
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)。
你可以使用这段代码将你的Npy数据转换成图像:
from PIL import Image
import numpy as np
data = np.load('/kaggle/input/objects-dataset/nmbu.npy')
im = Image.fromarray(data, 'RGB')
im.save("your_file.jpeg")
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。)
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')
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