Numpy 使用缓冲区协议|极客教程

使用缓冲区协议，用C语言实现的Python对象有一个所谓的“缓冲区接口”。无需复制，此类Python对象允许其他对象直接访问它们的数据成员。缓冲区协议使我们能方便地在NumPy和其他Python软件（例如Python图像库PIL）之间交换信息。我们来看一个直接把NumPy数组保存为PIL图像的例子。

准备工作

如有必要，请先安装PIL和SciPy。

具体步骤

首先，我们需要一个操作对象——NumPy数组。

用图像数据创建一个数组。

在之前的章节中，我们已经介绍了怎样加载范例图像Lena。我们将创建一个用0填充的数组，并且把图像数据填充到alpha通道中。

lena = scipy.misc.lena()
data = numpy.zeros((lena.shape[0], lena.shape[1], 4), dtype=numpy.int8)
data[:,:,3] = lena.copy()

把数据保存为PIL图像。

我们现在使用PIL API，把数据保存为RGBA格式的图像。

img = Image.frombuffer("RGBA", lena.shape, data)
img.save('lena_frombuffer.png')

修改数组data并保存图像。

修改数组data，删除图像数据，使图像显示为红色。用PIL API保存图像。

data[:,:,3] = 255 
data[:,:,0] = 222 
img.save('lena_modified.png')

下图是修改数组内容之前保存的图像。
使用缓冲区协议

由于使用了缓冲区接口，数组data的改变会导致PIL图像对象的数据改变。因此，我们会看到如下图像。
使用缓冲区协议

本章的完整代码如下。

import numpy
import Image
import scipy.misc

lena = scipy.misc.lena()
data = numpy.zeros((lena.shape[0], lena.shape[1], 4), dtype=numpy.int8)
data[:,:,3] = lena.copy()
img = Image.frombuffer("RGBA", lena.shape, data)
img.save('lena_frombuffer.png')

data[:,:,3] = 255 
data[:,:,0] = 222 
img.save('lena_modified.png')