为了将numpy数组保存为image，你有几个选择:

1)其他优点:OpenCV

进口cv2 cv2。Imwrite('扩展名为。jpg '， numpy_array)

2） Matplotlib

从matplotlib导入pyplot作为PLT plt。Imsave('扩展名为。jpg '， numpy_array)

3)药片

来自PIL import Image image = image .fromarray(numpy_array) 的形象。保存('扩展名为。jpg)')

4)...

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  

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")

这个世界可能不需要另一个包来将numpy数组写入PNG文件，但对于那些无法满足的人，我最近在github上发布了numpngw:

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

在pypi上:https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

唯一的外部依赖项是numpy。

下面是存储库的examples目录中的第一个示例。基本路线很简单

write_png('example1.png', img)

其中img是一个numpy数组。该行之前的所有代码都是导入语句和创建img的代码。

import numpy as np
from numpngw import write_png


# Example 1
#
# Create an 8-bit RGB image.

img = np.zeros((80, 128, 3), dtype=np.uint8)

grad = np.linspace(0, 255, img.shape[1])

img[:16, :, :] = 127
img[16:32, :, 0] = grad
img[32:48, :, 1] = grad[::-1]
img[48:64, :, 2] = grad
img[64:, :, :] = 127

write_png('example1.png', img)

下面是它创建的PNG文件:

另外，我使用了numpngw。write_apng在Voronoi图表中创建动画。

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)