Python Pillow 使用Numpy进行机器学习|极客教程

Python Pillow 使用Numpy进行机器学习

在本章中，我们使用numpy来存储和操作图像数据，使用python图像处理库 – “pillow”。

在开始本章之前，以管理员身份打开命令提示符，并在其中执行以下命令以安装numpy −

pip install numpy

注意 − 只有在安装和更新PIP后才能正常工作。

从Numpy数组创建图像

使用PIL创建一个RGB图像并将其保存为jpg文件。在下面的示例中，我们将会做以下操作 −

创建一个150×250像素的数组。
将数组的左半部分填充为橙色。
将数组的右半部分填充为蓝色。

from PIL import Image
import numpy as np

arr = np.zeros([150, 250, 3], dtype=np.uint8)

arr[:,:100] = [255, 128, 0]

arr[:,100:] = [0, 0, 255]

img = Image.fromarray(arr)

img.show()

img.save("RGB_image.jpg")

输出

Python Pillow 使用Numpy进行机器学习

创建灰度图像

创建灰度图像与创建RGB图像稍有不同。我们可以使用二维数组来创建灰度图像。

from PIL import Image
import numpy as np

arr = np.zeros([150,300], dtype=np.uint8)

#Set grey value to black or white depending on x position
   for x in range(300):
      for y in range(150):
         if (x % 16) // 8 == (y % 16)//8:
            arr[y, x] = 0
         else:
            arr[y, x] = 255
img = Image.fromarray(arr)

img.show()

img.save('greyscale.jpg')

输出

Python Pillow 使用Numpy进行机器学习

从图像创建numpy数组

您可以将PIL图像转换为numpy数组，反之亦然。下面是一个演示同样功能的小程序。

示例

#Import required libraries
from PIL import Image
from numpy import array

#Open Image & create image object
img = Image.open('beach1.jpg')

#Show actual image
img.show()

#Convert an image to numpy array
img2arr = array(img)

#Print the array
print(img2arr)

#Convert numpy array back to image
arr2im = Image.fromarray(img2arr)

#Display image
arr2im.show()

#Save the image generated from an array
arr2im.save("array2Image.jpg")

输出

如果您将以上程序保存为Example.py并执行 –

它显示原始图像。
显示从中检索到的数组。
将数组转换回图像并显示。
由于我们使用了show()方法，图片将使用默认PNG显示工具显示，如下所示。

[[[ 0 101 120]
[ 3 108 127]
[ 1 107 123]
...
...
[[ 38 59 60]
[ 37 58 59]
[ 36 57 58]
...
[ 74 65 60]
[ 59 48 42]
[ 66 53 47]]
[[ 40 61 62]
[ 38 59 60]
[ 37 58 59]
...
[ 75 66 61]
[ 72 61 55]
[ 61 48 42]]
[[ 40 61 62]
[ 34 55 56]
[ 38 59 60]
...
[ 82 73 68]
[ 72 61 55]
[ 63 52 46]]]

原始图片

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