Numpy ndarray 存储成图像
在数据处理过程中,我们经常需要将Numpy的ndarray对象存储为图像文件,或者将图像文件读取成Numpy数组。本文主要介绍如何使用Numpy来实现这些功能。
阅读更多:Numpy 教程
Numpy数组转换成图像文件
Numpy数组可以转换为图像文件,主要有两种方法:
使用Pillow库
Pillow库是Python中一个非常流行的图像处理库,它提供了许多图像处理功能。使用Pillow库可以方便地将Numpy数组转换为图像文件,代码如下:
上面的代码中,我们首先创建一个大小为100×100、3通道的随机Numpy数组。注意,此处我们需要将数据类型转换为uint8
类型,因为图像文件的存储格式通常是8位无符号整数。然后我们将Numpy数组转换为Image对象,最后使用save()
方法将图像文件存储为png格式的文件。
使用OpenCV库
OpenCV是一个著名的计算机视觉库,提供了大量的图像处理函数。使用OpenCV可以更方便地实现图像文件和Numpy数组的转换。代码如下:
上面的代码中,我们首先创建一个大小为100×100、3通道的随机Numpy数组,同样需要将数据类型转换为uint8
类型。然后我们使用OpenCV的imwrite()
函数将Numpy数组直接保存为png格式的图像文件。
读取图像文件为Numpy数组
与将Numpy数组保存为图像文件类似,我们也可以将一个图像文件读取为Numpy数组。同样有两种方法:
使用Pillow库
实现代码如下:
上面的代码中,我们使用Pillow的Image.open()
函数读取png格式的图像文件,将其转换为Image对象。然后我们使用numpy.asarray()
函数将Image对象转换为Numpy数组。需要注意的是,Pillow读取的图像文件通常为RGB模式,Numpy数组的通道顺序为BGR。
使用OpenCV库
实现代码如下:
上面的代码中,我们使用OpenCV的imread()
函数读取png格式的图像文件,将图像文件直接转换为Numpy数组。需要注意的是,OpenCV读取的图像文件通常为BGR模式,Numpy数组的通道顺序为RGB,因此需要通过cvtColor()
函数将它们转换为相同的通道顺序。
总结
本文介绍了使用Numpy将Numpy数组存储为图像文件,以及将图像文件读取为Numpy数组的方法。需要注意的是,在不同的图像处理库中,存在图像存储格式和读取方式的差异,因此在使用时需要留意。同时,如果需要进行图像处理和计算机视觉工作,可以考虑使用更加强大的OpenCV库。