Сохранение массива Numpy как изображения

Question

У меня есть матрица типа массива Numpy.Как мне записать его на диск как образ?Подойдет любой формат (png, jpeg, bmp...).Одним из важных ограничений является отсутствие PIL.

Answer 1

Вы можете использовать ПиПНГ.Это чистый кодировщик/декодер PNG Python (без зависимостей) с открытым исходным кодом, и он поддерживает запись массивов NumPy в виде изображений.

Answer 2

Здесь используется PIL, но, возможно, кому-то это может оказаться полезным:

import scipy.misc
scipy.misc.imsave('outfile.jpg', image_array)

РЕДАКТИРОВАТЬ:Электрический ток scipy версия начала нормализовать все изображения так, что min(данные) стали черными, а max(данные) стали белыми.Это нежелательно, если данные должны иметь точные уровни серого или точные каналы RGB.Решение:

import scipy.misc
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')

Answer 3

Ответ с использованием ПИЛ (на всякий случай это полезно).

учитывая массив NumPy "A":

from PIL import Image
im = Image.fromarray(A)
im.save("your_file.jpeg")

вы можете заменить «jpeg» практически любым форматом, который захотите.Подробнее о форматах здесь

Answer 4

С matplotlib:

import matplotlib

matplotlib.image.imsave('name.png', array)

Работает с matplotlib 1.3.1, насчет более низкой версии не знаю.Из строки документации:

Arguments:
  *fname*:
    A string containing a path to a filename, or a Python file-like object.
    If *format* is *None* and *fname* is a string, the output
    format is deduced from the extension of the filename.
  *arr*:
    An MxN (luminance), MxNx3 (RGB) or MxNx4 (RGBA) array.

Answer 5

Pure Python (2 и 3), фрагмент без сторонних зависимостей.

Эта функция записывает сжатые истинные цвета (4 байта на пиксель). RGBA PNG.

def write_png(buf, width, height):
    """ buf: must be bytes or a bytearray in Python3.x,
        a regular string in Python2.x.
    """
    import zlib, struct

    # reverse the vertical line order and add null bytes at the start
    width_byte_4 = width * 4
    raw_data = b''.join(
        b'\x00' + buf[span:span + width_byte_4]
        for span in range((height - 1) * width_byte_4, -1, - width_byte_4)
    )

    def png_pack(png_tag, data):
        chunk_head = png_tag + data
        return (struct.pack("!I", len(data)) +
                chunk_head +
                struct.pack("!I", 0xFFFFFFFF & zlib.crc32(chunk_head)))

    return b''.join([
        b'\x89PNG\r\n\x1a\n',
        png_pack(b'IHDR', struct.pack("!2I5B", width, height, 8, 6, 0, 0, 0)),
        png_pack(b'IDAT', zlib.compress(raw_data, 9)),
        png_pack(b'IEND', b'')])

...Данные следует записывать непосредственно в файл, открытый как двоичный, например:

data = write_png(buf, 64, 64)
with open("my_image.png", 'wb') as fd:
    fd.write(data)

---

• Первоисточник
• Смотрите также: Rust Port из этого вопроса.
• Пример использования благодаря @Evgeni Sergeev: https://stackoverflow.com/a/21034111/432509

Answer 6

Есть opencv для питона (документация здесь).

import cv2
import numpy as np

cv2.imwrite("filename.png", np.zeros((10,10)))

полезно, если вам нужно выполнить дополнительную обработку, кроме сохранения.

Answer 7

Если у вас есть matplotlib, вы можете сделать:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(matrix) #Needs to be in row,col order
plt.savefig(filename)

Это сохранит сюжет (а не сами изображения).

Answer 8

Дополнение к ответу @ideasman42:

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()

Итак, вы можете сделать:

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

Производство test_grid.png:

(Прозрачность также работает, уменьшая старший байт от 0xff.)

Answer 9

Вы можете использовать библиотеку Skimage в Python.

Пример:

from skimage.io import imsave
imsave('Path_to_your_folder/File_name.jpg',your_array)

Answer 10

scipy.misc выдает предупреждение об устаревании imsave функцию и предлагает использовать imageio вместо.

import imageio
imageio.imwrite('image_name.png', img)

Answer 11

В matplotlib svn появилась новая функция для сохранения изображений как просто изображений — без осей и т. д.это также очень простая функция для резервного копирования, если вы не хотите устанавливать svn (скопировано прямо из image.py в matplotlib svn, для краткости удалена строка документации):

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)

Answer 12

Для тех, кто ищет прямой полностью рабочий пример:

from PIL import Image
import numpy

w,h = 200,100
img = numpy.zeros((h,w,3),dtype=numpy.uint8) # has to be unsigned bytes

img[:] = (0,0,255) # fill blue

x,y = 40,20
img[y:y+30, x:x+50] = (255,0,0) # 50x30 red box

Image.fromarray(img).convert("RGB").save("art.png") # don't need to convert

также, если вам нужны файлы JPEG высокого качества
.save(file, subsampling=0, quality=100)

Answer 13

Миру, вероятно, не нужен еще один пакет для записи массива в PNG-файл, но для тех, кому этого недостаточно, я недавно выложил numpngw на гитхабе:

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

и на пипи: https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

Единственная внешняя зависимость — numpy.

Вот первый пример из examples каталог репозитория.Основная линия просто

write_png('example1.png', img)

где img представляет собой пустой массив.Весь код перед этой строкой — это операторы импорта и код для создания img.

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)

Вот файл PNG, который он создает:

Answer 14

Предполагая, что вам нужно изображение в оттенках серого:

im = Image.new('L', (width, height))
im.putdata(an_array.flatten().tolist())
im.save("image.tiff")

Answer 15

Если вы уже используете [Py]Qt, вас может заинтересовать qimage2ndarray.Начиная с версии 1.4 (только что выпущенной), PySide также поддерживается. imsave(filename, array) функция аналогична функции scipy, но использует Qt вместо PIL.В версии 1.3 просто используйте что-то вроде следующего:

qImage = array2qimage(image, normalize = False) # create QImage from ndarray
success = qImage.save(filename) # use Qt's image IO functions for saving PNG/JPG/..

(Еще одно преимущество версии 1.4 заключается в том, что это чистое решение на Python, что делает его еще более легким.)

Answer 16

Использовать 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  

Answer 17

Если вы работаете в среде Python Spyder, то нет ничего проще, чем просто щелкнуть правой кнопкой мыши массив в проводнике переменных и затем выбрать опцию «Показать изображение».

Вам будет предложено сохранить изображение в dsik, в основном в формате PNG.

Библиотека PIL в этом случае не понадобится.

Answer 18

Изображениеio — это библиотека Python, которая предоставляет простой интерфейс для чтения и записи широкого спектра данных изображений, включая анимированные изображения, видео, объемные данные и научные форматы.Он кроссплатформенный, работает на Python 2.7 и 3.4+ и прост в установке.

Это пример изображения в оттенках серого:

import numpy as np
import imageio

# data is numpy array with grayscale value for each pixel.
data = np.array([70,80,82,72,58,58,60,63,54,58,60,48,89,115,121,119])

# 16 pixels can be converted into square of 4x4 or 2x8 or 8x2
data = data.reshape((4, 4)).astype('uint8')

# save image
imageio.imwrite('pic.jpg', data)