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))

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)。

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。

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。

Matplotlib SVN有一个新函数，可以将图像保存为图像-没有轴等，这是一个非常简单的函数，如果你不想安装SVN(直接从Matplotlib SVN中的image.py复制，为了简洁，删除了文档字符串):

def imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None):
    from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
    from matplotlib.figure import Figure

    fig = Figure(figsize=arr.shape[::-1], dpi=1, frameon=False)
    canvas = FigureCanvas(fig)
    fig.figimage(arr, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax, origin=origin)
    fig.savefig(fname, dpi=1, format=format)