如何使用 matplotlib/numpy 将数组保存为灰度图像？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何使用 matplotlib/numpy 将数组保存为灰度图像？

【英文标题】：how to save an array as a grayscale image with matplotlib/numpy?

【发布时间】：2015-01-11 18:56:13

【问题描述】：

我正在尝试将尺寸为 128x128 像素的 numpy 数组保存到灰度图像中。 我只是认为 pyplot.imsave 函数可以完成这项工作，但事实并非如此，它以某种方式将我的数组转换为 RGB 图像。 我试图在转换过程中将颜色图强制为灰色，但即使保存的图像以灰度显示，它仍然具有 128x128x4 尺寸。 这是我为显示行为而编写的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mplimg
from matplotlib import cm

x_tot = 10e-3
nx = 128

x = np.arange(-x_tot/2, x_tot/2, x_tot/nx)

[X, Y] = np.meshgrid(x,x)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

diam = 5e-3
I = np.exp(-2*(2*R/diam)**4)

plt.figure()
plt.imshow(I, extent = [-x_tot/2, x_tot/2, -x_tot/2, x_tot/2])

print I.shape

plt.imsave('image.png', I)
I2 = plt.imread('image.png')
print I2.shape

mplimg.imsave('image2.png',np.uint8(I), cmap = cm.gray)
testImg = plt.imread('image2.png')
print testImg.shape

在这两种情况下，“打印”函数的结果都是 (128,128,4)。

谁能解释为什么 imsave 函数会创建这些维度，即使我的输入数组是亮度类型的？ 当然，有没有人可以将数组保存为标准灰度格式的解决方案？

谢谢！

【参考方案1】：

还有一个使用imageio 的替代方法。它提供了一个简单方便的 API，并与 Anaconda 捆绑在一起。它可以将灰度图像保存为单个颜色通道文件。

引用文档

>>> import imageio
>>> im = imageio.imread('imageio:astronaut.png')
>>> im.shape  # im is a numpy array
(512, 512, 3)
>>> imageio.imwrite('astronaut-gray.jpg', im[:, :, 0])

【参考方案2】：

也有可能使用scikit-image，那么就不需要将numpy数组转换成PIL对象了。

from skimage import io
io.imsave('output.tiff', I.astype(np.uint16))

【参考方案3】：

我不想在我的代码中使用 PIL，如问题中所述，我遇到了与 pyplot 相同的问题，即使在灰度中，文件也保存在 MxNx3 矩阵中。

由于磁盘上的实际图像对我来说并不重要，我最终按原样编写矩阵并使用 numpy 的保存和加载方法“按原样”读回：

np.save("filename", image_matrix)

还有：

np.load("filename.npy")

【参考方案4】：

PIL 应该像这样工作

import Image

I8 = (((I - I.min()) / (I.max() - I.min())) * 255.9).astype(np.uint8)

img = Image.fromarray(I8)
img.save("file.png")

【讨论】：

重新缩放显然可以用不同的方式完成，但是传递 uint8 值可以让 PIL 明白这一点

工作就像一个魅力！谢谢！