如何将numpy数组转换为（并显示）图像？

227

我因此创建了一个数组：

import numpy as np
data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]

我要执行的操作是在512x512图像的中心显示一个红点。（至少从...开始，我想我可以从那里找出其余的内容）

— 吉尔斯温特
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1

另请参阅stackoverflow.com/questions/902761/…，尽管那施加了不能使用PIL的约束。

— 彼得·汉森

您可以考虑将公认的答案更改为Peter的答案吗？既避免了将对象包装在numpy数组周围，又避免了编写临时文件来显示图像。

— 约西亚·约德

223

您可以使用PIL创建（并显示）图像：

from PIL import Image
import numpy as np

w, h = 512, 512
data = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
data[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # red patch in upper left
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('my.png')
img.show()

— Unutbu
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3

似乎有一个错误。您创建的数组具有size (w,h,3)，但应该为size ，(h,w,3)因为PIL中的索引编制不同于numpy中的索引编制。有相关的问题：stackoverflow.com/questions/33725237/...

— fdermishin

1

@ user502144：感谢您指出我的错误。我应该创建一个形状数组(h,w,3)。（现在已在上面固定。）可以将第一个轴的长度视为数组中的行数，而将第二个轴的长度视为列数。因此(h, w)对应于“ height” h和“ width” 的数组w。Image.fromarray将此数组转换为高度h和宽度的图像w。

— unutbu 2015年

1

img.show()不要在ipython Notebook中工作。img_pil = Image.fromarray(img, 'RGB') display(img_pil.resize((256,256), PIL.Image.LANCZOS))

— mrgloom

@unutbu这种方法似乎扭曲了图像…… stackoverflow.com

— questions/62293077/

284

以下应该工作：

from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.show()

如果您使用的是Jupyter笔记本/实验室，请在导入matplotlib之前使用以下内联命令：

%matplotlib inline

— 史蒂夫·乔亚
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3

这比PIL更准确。PIL重新缩放/归一化数组值，而pyplot照原样使用实际的RGB值。

— GaryO 2013年

20

可能要知道：如果要显示灰度图像，建议plt.gray()在代码中调用一次以将以下所有图形切换为灰度。不是OP想要的，但还是要知道。

— Cerno

2

如何保存？

— user334639 '18

文件“ <ipython-input-29-29c784f62838>”，第39行plt.show（）^ SyntaxError：无效的语法

— Mona Jalal

1

@Cerno此外，灰度图像应具有形状（h，w）而不是（h，w，1）。您可以使用squeeze()消除第三维：plt.imshow(data.squeeze())

— 乔西亚·约德

51

最短的路径是使用scipy，如下所示：

from scipy.misc import toimage
toimage(data).show()

这也需要安装PIL或Pillow。

同样需要PIL或Pillow但可以调用其他查看器的类似方法是：

from scipy.misc import imshow
imshow(data)

— 彼得·汉森
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所以这个方法与python 3.5不兼容...？

— Christopher

@bordeo，为什么它与3.5不兼容？它只是一个导入和几个函数调用。

— 彼得·汉森

PIL与3.5不兼容（无法安装）

— Christopher

1

Ftr：您可以直接使用来进一步缩短此时间scipy.misc.imshow(data)。

— dtk

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toimage已在scipy-1.0.0中弃用，并在1.2.0中删除，以Pillow的推荐Image.fromarray。

— Sid

4

使用pygame，您可以打开一个窗口，以像素阵列的形式获取表面，然后从那里进行操作。但是，您需要将numpy数组复制到Surface数组中，这比在pygame Surface本身上进行实际图形操作要慢得多。

— 斯蒂芬·肯德尔
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3

如何使用示例显示存储在numpy数组中的图像（在Jupyter笔记本中有效）

我知道有更简单的答案，但是这一答案将使您了解如何从numpy数组中淹没图像。

加载示例

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
digits.images.shape   #this will give you (1797, 8, 8). 1797 images, each 8 x 8 in size

显示一幅图像的阵列

digits.images[0]
array([[ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 13., 15., 10., 15.,  5.,  0.],
       [ 0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.],
       [ 0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.],
       [ 0.,  2., 14.,  5., 10., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.]])

创建空的10 x 10子图以可视化100张图像

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(10,10, figsize=(8,8))

绘制100张图像

for i,ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(digits.images[i])

结果：

怎么axes.flat办？ 它创建了numpy枚举器，因此您可以在轴上迭代以在其上绘制对象。例：

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
x.flat
for item in (x.flat):
    print (item, end=' ')

— 哈维
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2

例如，使用枕头的fromarray：

from PIL import Image
from numpy import *

im = array(Image.open('image.jpg'))
Image.fromarray(im).show()

— 用户名
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1

的Python图像库可以显示使用numpy的阵列的图像。查看此页面以获取示例代码：

在数值数组和PIL图像对象之间转换

编辑：正如该页面底部的注释所述，您应该检查最新的发行说明，这会使此过程变得更加简单：

http://effbot.org/zone/pil-changes-116.htm

— 阿尔斯
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这无法回答问题

— 约翰·克特吉克

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使用matplotlib进行补充。我发现在执行计算机视觉任务时很方便。假设您有dtype = int32的数据

from matplotlib import pyplot as plot
import numpy as np

fig = plot.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# make sure your data is in H W C, otherwise you can change it by
# data = data.transpose((_, _, _))
data = np.zeros((512,512,3), dtype=np.int32)
data[256,256] = [255,0,0]
ax.imshow(data.astype(np.uint8))

— 用户名
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