どのように変換するには枕、マットレス入力画像ても済む配列?

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/384759

質問

、有名なボスキラー武器でもtoying周囲に変換するときに呼びイメージオブジェクトまでを往復しても済む配列だったのでいくつかの高速ピクセルのピクセルの変換によ枕、マットレスの PixelAccess オブジェクトいを与えることができます。私は今どのようにピクセルの情報をselect polling engineポーリングエンジンを選択3Dても済む配列より:

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

がないのですがどう負荷時代に突入したと言われている枕、マットレスのオブジェクトのねっ。変換.私が認識し、 putdata() 法ることができていないものを得ていないと感じるので行動する.

役に立ちましたか？

解決

ないとう putdata() ではないで行動する.んとやっている 

>>> pic.putdata(a)
Traceback (most recent call last):
  File "...blablabla.../PIL/Image.py", line 1185, in putdata
    self.im.putdata(data, scale, offset)
SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple

これは、 putdata 期待のシーケンスの入ったタプルまでとても済む配列になります。この

>>> data = list(tuple(pixel) for pixel in pix)
>>> pic.putdata(data)

仕事で遅くなります。

ときに呼び出さ1.1.6、 "適切"に変換画像ても済む配列 け

>>> pix = numpy.array(pic)

が、結果の配列は異なる形式の志願者本人以外の名義のもの(3-dの配列や行/列数/rgbしています。

その後の変更、配列に対応することができるでしょう次のいずれかを実施する pic.putdata(pix) 新規作成するか、既存のイメージ Image.fromarray(pix).

他のヒント

Open I 配列として:

>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg'))

いくつかのものに I, その変換では、イメージ：

>>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I))

フィルターても済む画像のFFT、Python

だいたいので明示的に何らかの理由がありpil2array()およびarray2pil()機能を使用getdata()に このページ にcorrelation.zip.

を使用してい枕4.1.1の後継ときに呼び出)Python3.5.の変換枕とても済むのは簡単です。 

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('1.jpg')
im2arr = np.array(im) # im2arr.shape: height x width x channel
arr2im = Image.fromarray(im2arr)

このニーズに気づくのは枕-スタイル im はカラム-大しても済む-スタイル im2arr で行になります。しかし、その機能 Image.fromarray 既にこの考慮する。それは、 arr2im.size == im.size や arr2im.mode == im.mode 上記の例です。

このHxWxCデータ形式に加工した場合、変換されたても済む配列，例．なに変換 im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0) または im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1)) 入CxHxW形式です。

変換する必要があジにても済む配列をこの方法：

import numpy
import PIL

img = PIL.Image.open("foo.jpg").convert("L")
imgarr = numpy.array(img)

この例では、日:

import PIL
import numpy
from PIL import Image

def resize_image(numpy_array_image, new_height):
    # convert nympy array image to PIL.Image
    image = Image.fromarray(numpy.uint8(numpy_array_image))
    old_width = float(image.size[0])
    old_height = float(image.size[1])
    ratio = float( new_height / old_height)
    new_width = int(old_width * ratio)
    image = image.resize((new_width, new_height), PIL.Image.ANTIALIAS)
    # convert PIL.Image into nympy array back again
    return array(image)

場合に画像が格納されるBlobフォーマット(データベース)に、そのまま使うことができ技術によって説明Billal Begueradj変換するイメージから用途にでも便をバイト配列になります。

私の場合、必要なマ画像が保存されるblobカラムをdbテーブル:

def select_all_X_values(conn):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT ImageData from PiecesTable")    
    rows = cur.fetchall()    
    return rows

そして作のヘルパー関数の変更はデータセット入np.配列:

X_dataset = select_all_X_values(conn)
imagesList = convertToByteIO(np.array(X_dataset))

def convertToByteIO(imagesArray):
    """
    # Converts an array of images into an array of Bytes
    """
    imagesList = []

    for i in range(len(imagesArray)):  
        img = Image.open(BytesIO(imagesArray[i])).convert("RGB")
        imagesList.insert(i, np.array(img))

    return imagesList

この後、私が使えるようになったときbyteArrays私のニューラルネットワークを用いる

plt.imshow(imagesList[0])

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

できる変換は画像にても済む 構文解析することによって、画像の入しても済む()機能squishingの特徴(unnormalization)

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