将 Numpy 数组保存为图像

Posted 2023-02-23

【中文标题】将 Numpy 数组保存为图像

【英文标题】：Saving a Numpy array as an image

【发布时间】：2010-10-28 12:21:29

【问题描述】：

我有一个 Numpy 数组类型的矩阵。我如何将它作为图像写入磁盘？任何格式都有效（png、jpeg、bmp...）。一个重要的限制是不存在 PIL。

【问题讨论】：

我只想指出，下面的一些答案，当然还有一些人来发现这个问题，不符合上面列出的没有的限制>PIL。由于一些提问者和一些答案都避免了这种限制，我鼓励任何在这里并且不介意 PIL 看下面的人，以及任何非 PIL 答案（新的或旧的）提到他们是 PIL-is-used答案类型，以区别于满足原始约束的答案。

似乎相关：***.com/questions/33480297/viewing-npy-images

【参考方案1】：

您可以使用PyPNG。它是一个纯 Python（无依赖）开源 PNG 编码器/解码器，它 supports 将 NumPy 数组写入图像。

【讨论】：

记得将值缩放到适合 PNG 的范围，通常是 0..255。神经网络中的取值范围通常是 0..1 或 -1..1。

PyPNG 是纯 Python，它减少了它的外部依赖，但比 PIL 及其派生类慢得多。例如，使用 PyPNG 在我的机器上保存 3000x4000 图像需要 4.05 秒，但使用 scipy.misc.imsave 只需 0.59 秒（快 6 倍）。

@TomášGavenčiak - scipy.misc.imsave 现在在新版本的 Scipy 中已弃用。下面几个 cmets 的替代方法是使用 imageio.imwrite('image_file.jpg', array)

【参考方案2】：

如果你有 matplotlib，你可以这样做：

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

这将保存绘图（而不是图像本身）。

【讨论】：

不，对于pyplot接口，plt.figure()是多余的。此外，如果您还想查看图形窗口，则只需要 plt.show() ——在这种情况下，只需要保存图像文件，因此无需调用 show()。

请注意，生成的图像文件将包含 matlplotlib 图形的轴和灰色区域——而不仅仅是像素数据。

如果你在远程主机上运行你的脚本，在没有图形界面支持的情况下通过 ssh-ing 到它，将无法工作。

如果要在笔记本中显示图像，可以添加以下内容：>>"from IPython.display import Image" 然后 >>"Image(filename=filename)"

移除轴：plt.axis('off')

【参考方案3】：

matplotlib svn 有一个新功能，可以将图像保存为图像——没有轴等。如果你不想安装 svn（直接从 matplotlib svn 中的 image.py 复制），它也是一个非常简单的向后移植功能，为简洁起见删除了文档字符串）：

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)

【参考方案4】：

这使用了 PIL，但也许有些人会觉得它有用：

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

编辑：当前的scipy 版本开始对所有图像进行标准化，因此 min(data) 变为黑色，max(data) 变为白色。如果数据应该是精确的灰度级或精确的 RGB 通道，则这是不需要的。解决办法：

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

【讨论】：

imsave 位于使用 PIL 的 .../scipy/misc/pilutil.py 中

转换为 jpg 时要小心，因为它有损，因此您可能无法恢复用于生成图像的确切数据。

现在在 scipy 0.19 使用中已弃用 - scipy.io.imwrite

"imsave 在 SciPy 1.0.0 中已弃用，将在 1.2.0 中删除" (Scipy 1.1.0 doc)

scipy.misc.imsave 已弃用。使用导入图像； imageio.imwrite('file_name.jpg', nmupy_array)

【参考方案5】：

使用PIL 的答案（以防万一有用）。

给定一个 numpy 数组“A”：

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

您可以用几乎任何您想要的格式替换“jpeg”。有关格式的更多详细信息here

【讨论】：

Image 是 PIL 的一个模块。执行“打印 Image.__file__”

对我们这些在这里闲逛并且确实有 PIL 的人非常有帮助 - 我想我会使用 from PIL import Image 来保持清楚......

如果你有一个 RGB 图像，你可以使用 im = Image.fromarray(A).convert('RGB') 获取图像更多信息：***.com/questions/4711880/…

使用 uint8 数组的第三轴对 RGB 进行编码可以使用此方法。可以使用“pip install枕头”安装模块PIL。

@Ludovico Verniani 它不会扭曲图像，但它确实使用了一种不太常见的颜色编码，其中颜色的顺序是 BGR 而不是 RGB。

【参考方案6】：

纯 Python（2 和 3），没有第三方依赖的 sn-p。

此函数写入压缩的真彩色（每像素 4 个字节）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'')])

...数据应直接写入以二进制形式打开的文件，如：

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

---

Original source 另见：Rust Port from this question. 感谢@Evgeni Sergeev 的使用示例：https://***.com/a/21034111/432509

【讨论】：

这似乎正是我正在寻找的，但你能添加一些 cmets 吗？我看不出这是如何写入文件的。您是否必须将输出写入先前打开的文件中？谢谢！

@PhilMacKay，只需将数据写入二进制文件即可。添加评论。

有人可以指定图像 (buf) 应该采用的格式吗？它似乎不是一个 numpy 数组...

@christianmbrodbeck，一个字节数组（RGBARGBA...）

谢谢@ideasman42。我移植了这段代码for use in Blender。

【参考方案7】：

@ideasman42 回答的附录：

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()

所以你可以这样做：

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

制作test_grid.png：

（透明度也可以通过减少0xff 的高字节来实现。）

【参考方案8】：

matplotlib:

import matplotlib

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

适用于 matplotlib 1.3.1，我不知道低版本。来自文档字符串：

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.

【讨论】：

使用这个。但遭受内存泄漏

matplotlib.imsave() 在较新版本中

在 matplotlib 2+ 中是 matplotlib.pyplot.imsave

@HughPerkins 尝试将Pillow 作为 Python 3 中的 PIL 替换

import matplotlib.pyplot as plt 然后plt.imsave('name.png', array)

【参考方案9】：

如果您碰巧已经使用 [Py]Qt，您可能会对qimage2ndarray 感兴趣。从 1.4 版（刚刚发布）开始，也支持 PySide，并且会有一个类似于 scipy 的微小的imsave(filename, array) 函数，但使用 Qt 而不是 PIL。对于 1.3，只需使用类似以下的内容：

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

（1.4的另一个优点是它是一个纯python解决方案，这使得它更加轻量级。）

【讨论】：

1.4 版本现已发布。 :-)（我相应地编辑了答案。）

【参考方案10】：

opencv 用于 python (documentation here)。

import cv2
import numpy as np

img = ... # Your image as a numpy array 

cv2.imwrite("filename.png", img)

如果您需要进行除保存之外的更多处理，则很有用。

【讨论】：

为什么数组大小为 10？是什么导致在此解决方案中选择了 10 个？

@Gathide 就像将一些任意 numpy 矩阵写入文件的示例。在现实生活中，用你的图片替换 np.zeros((10,10))。

当我使用 cv2 保存图像时，如何添加 cmap="gray" 之类的内容？

@Xocoatzin 链接断开？

@jtlz2 更新链接。

【参考方案11】：

世界可能不需要另一个包来将 numpy 数组写入 PNG 文件，但对于那些无法获得足够的人，我最近在 github 上发布了 numpngw：

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

在 pypi 上：https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

唯一的外部依赖是numpy。

这是存储库examples 目录中的第一个示例。基本线很简单

write_png('example1.png', img)

img 是一个 numpy 数组。该行之前的所有代码都是导入语句和创建img的代码。

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)

这是它创建的 PNG 文件：

另外，我使用numpngw.write_apng 在Voronoi diagram in Manhattan metric 中创建动画。

【讨论】：

我很好奇，你的库和其他库有什么不同？它更快吗？它有花哨的功能吗？

几个特点：（1）它使用numpy数组。 (2) 仅使用 python 和 numpy 编写，因此不需要安装 C 库。 (3) 它可以创建动画PNG文件。 (4) 它提供了一个将matplotlib动画写成动画PNG文件的类。

谢谢！我很好奇它在性能方面与***.com/a/19174800/981933 相比如何，这也是纯python。前一种方法比 PIL 快 2 倍以上，非常棒。没关系，如果这不是你的目标:)

【参考方案12】：

假设你想要一张灰度图：

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

【参考方案13】：

您可以在 Python 中使用“skimage”库

例子：

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

【参考方案14】：

如果您在python环境Spyder中工作，那么在变量资源管理器中右键单击数组，然后选择“显示图像”选项，再简单不过了。

这将要求您将图像保存到 dsik，主要是 PNG 格式。

在这种情况下不需要 PIL 库。

【参考方案15】：

scipy.misc 给出关于imsave 函数的弃用警告，并建议改用imageio。

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

【参考方案16】：

使用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  

【参考方案17】：

对于那些正在寻找直接完整工作示例的人：

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

另外，如果您想要高质量的 jpeg.save(file, subsampling=0, quality=100)

【参考方案18】：

Imageio 是一个 Python 库，它提供了一个简单的界面来读取和写入各种图像数据，包括动画图像、视频、体积数据和科学格式。它是跨平台的，可在 Python 2.7 和 3.4+ 上运行，并且易于安装。

这是灰度图像的示例：

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)

【参考方案19】：

为了将 numpy 数组保存为图像，U 有多种选择：

1) 最好的：OpenCV

 import cv2   
 cv2.imwrite('file name with extension(like .jpg)', numpy_array)

2) Matplotlib

  from matplotlib import pyplot as plt
  plt.imsave('file name with extension(like .jpg)', numpy_array)

3) PIL

  from PIL import Image
  image = Image.fromarray(numpy_array)
  image.save('file name with extension(like .jpg)')

4) ...

【讨论】：

from PIL import Image 在加载模块所需的时间方面显然是赢家。

【参考方案20】：

使用 pygame

所以这应该像我测试的那样工作（如果你没有 pygame，你必须安装 pygame，使用 pip -> pip install pygame 安装它（有时不起作用，所以在这种情况下你必须下载***或某事，但你可以在谷歌上查找））：

import pygame


pygame.init()
win = pygame.display.set_mode((128, 128))
pygame.surfarray.blit_array(win, yourarray)
pygame.display.update()
pygame.image.save(win, 'yourfilename.png')

记得根据你的数组改变显示的宽度和高度

这是一个例子，运行这段代码：

import pygame
from numpy import zeros


pygame.init()
win = pygame.display.set_mode((128, 128))
striped = zeros((128, 128, 3))
striped[:] = (255, 0, 0)
striped[:, ::3] = (0, 255, 255)
pygame.surfarray.blit_array(win, striped)
pygame.display.update()
pygame.image.save(win, 'yourfilename.png')