python有opencv(文档在这里)。

import cv2
import numpy as np

img = ... # Your image as a numpy array 

cv2.imwrite("filename.png", img)

如果需要进行除保存以外的更多处理，则非常有用。

@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。)

如果你在python环境Spyder中工作，那么它不能比在变量资源管理器中右键单击数组更容易，然后选择显示图像选项。

这将要求您将图像保存到dsik，主要是PNG格式。

在这种情况下不需要PIL库。

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')

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")

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)