正确将 png 转换为 npy numpy 数组（图像到数组）

Posted 2023-02-23

【中文标题】正确将 png 转换为 npy numpy 数组（图像到数组）

【英文标题】：Properly convert png to npy numpy array (Image to Array)

【发布时间】：2018-05-31 05:41:27

【问题描述】：

当我生成一个图像然后从中生成一个 numpy 数组时，原始的 .npy 文件与新文件不同。我认为new-array.npy 与original-array.npy 完全相同，因为它们来自同一张图片。

例如，我使用了这个 4*4 像素的小图像：original-image.png

这是一个更大的版本（不是我正在使用的版本）：

代码的最后一部分是将.png 转换为.npy 的部分。我认为问题出在某个地方。

import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt

filename = 'image-test'

img = Image.open( filename + '.png' )
data = np.array( img, dtype='uint8' )

np.save( filename + '.npy', data)

# visually testing our output
img_array = np.load(filename + '.npy')
plt.imshow(img_array) 

我的简单算法：

生成随机rgb数组并保存为.npy 从该 numpy 数组中保存一个 .png 文件。 加载.png 文件并将其保存回.npy

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

from PIL import Image                                                                                


####create a matrix of random colors
filename = "original-array"

matrix=np.random.random((4,4,3))
nx,ny,nz=np.shape(matrix)
CXY=np.zeros([ny, nx])
for i in range(ny):
    for j in range(nx):
        CXY[i,j]=np.max(matrix[j,i,:])

#Save binary data
np.save(filename + '.npy', CXY)
print(filename + " was saved")

#Load npy
img_array = np.load(filename + '.npy')
plt.imshow(img_array)


####Save npy as png
filename = "original-image"

img_name = filename +".png"
matplotlib.image.imsave(img_name, img_array)
print(filename + " was saved")


#### Convert that png back to numpy array

img = Image.open( filename + '.png' )
data = np.array( img, dtype='uint8' )

#Convert the new npy file to png
filename = "new-array"

np.save( filename + '.npy', data)
print(filename + " was saved")


#Load npy
img_array = np.load(filename + '.npy')

filename = "new-image"
#Save as png
img_name = filename +".png"
matplotlib.image.imsave(img_name, img_array)
print(filename + " was saved")

结果如下：

当我从new-array.npy 重新生成图像时，我得到的图像与original-image.png 完全相同：

【问题讨论】：

您知道，PNG 文件中的像素数据是经过压缩的。数据的微小变化以及不同的压缩算法可能会改变文件大小。要比较实际数据，请对解压缩的像素进行比较。

感谢您的回答，但问题是我的想法是能够将该数组用于机器学习算法，并且在转换后它必须相同。我该怎么办？

我的意思是因为这个微小的变化我得到了错误：IndexError: index 2323 is out of bounds for axis 0 with size 1400 当我将 2400*1400 png 转换为 numpy 数组和尝试使用它。这并不奇怪，因为文件似乎有不同的界限..

PNG 文件格式将像素存储为整数。您不能将浮点数组（例如您的 CXY 或 img_array）中的数据保存到 PNG 文件中并期望读回相同的值。

您的数组 CXY 包含 0..1 范围内的浮点数。 PNG 文件只能存储整数，因此不能存储浮点值。

【参考方案1】：

文件不同，因为数组具有不同的数据类型。

第一次保存数据是在保存数组 CXY 时。该数组的类型为np.float64，因为这是np.zeros 返回的默认数据类型。

第二个数组是通过加载原始图像而不是保存的 npy 文件创建的。这是引入不一致的地方，因为 PNG 数据的类型为 np.uint8（并且在下一行中再次转换为 np.uint8）。这是一种较小的数据类型，因此整体文件大小较小。