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")

@ideasman42回答的附录:

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()

所以你可以这样做:

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

生产test_grid.png:

(透明性也可以通过减少0xff的高字节来工作。)

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))

您可以使用PyPNG。它是一个纯Python(无依赖)开源PNG编码器/解码器，它支持将NumPy数组写入图像。

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)。