Zapisywanie tablicy Numpy jako obrazu

Mam macierz w rodzaju tablicy Numpy. Jak mam zapisać go na dysku jako obraz? Dowolny format działa (png, jpeg, bmp ...). Jednym ważnym ograniczeniem jest brak PIL.

Możesz użyć PyPNG . Jest to czysty koder / dekoder PNG typu open source w języku Python (bez zależności) i obsługuje zapisywanie tablic NumPy jako obrazy.

Używa PIL, ale może niektórzy mogą się przydać:

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

EDYCJA : Obecna scipywersja zaczęła normalizować wszystkie obrazy, dzięki czemu min (dane) stają się czarne, a maks. (Dane) stają się białe. Jest to niepożądane, jeśli dane powinny mieć dokładny poziom szarości lub dokładne kanały RGB. Rozwiązanie:

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

Odpowiedź za pomocą PIL (na wypadek, gdyby była przydatna).

biorąc pod uwagę tablicę numpy „A”:

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

możesz zamienić „jpeg” na prawie dowolny format. Więcej informacji o formatach tutaj

Z matplotlib:

import matplotlib

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

Działa z matplotlib 1.3.1, nie wiem o niższej wersji. Z dokumentacji:

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.

Czysty Python (2 i 3), fragment bez zależności stron trzecich.

Ta funkcja zapisuje skompresowane RGBApliki PNG o rzeczywistych kolorach (4 bajty na piksel) .

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'')])

... Dane powinny być zapisane bezpośrednio do pliku otwartego jako plik binarny, jak w:

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

• Pierwotnym źródłem
• Zobacz także: Rust Port z tego pytania.
• Przykładowe użycie dzięki @Evgeni Sergeev: https://stackoverflow.com/a/21034111/432509

Jest opencvdla Pythona ( tutaj dokumentacja ).

import cv2
import numpy as np

cv2.imwrite("filename.png", np.zeros((10,10)))

przydatne, jeśli chcesz wykonać więcej przetwarzania niż zapisywanie.

Jeśli masz matplotlib, możesz:

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

Spowoduje to zapisanie fabuły (a nie samych obrazów).

Możesz używać biblioteki „skimage” w Pythonie

Przykład:

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

scipy.miscwyświetla przestarzałe ostrzeżenie o imsavefunkcji i sugeruje użycie imageiozamiast niego.

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

Dodatek do odpowiedzi @ ideasman42:

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()

Możesz więc zrobić:

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

Produkcja test_grid.png:

(Przejrzystość działa również poprzez zmniejszenie wysokiego bajtu od 0xff.)

Dla tych, którzy szukają bezpośredniego w pełni działającego przykładu:

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

także, jeśli chcesz wysokiej jakości JPEG
.save(file, subsampling=0, quality=100)

matplotlib svn ma nową funkcję zapisywania obrazów jako obrazów - bez osi itp. jest to również bardzo prosta funkcja do backportowania, jeśli nie chcesz instalować svn (skopiowane bezpośrednio z image.py w matplotlib svn, usunęliśmy dokumentacja zwięzłości):

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)

Świat prawdopodobnie nie potrzebuje jeszcze jednego pakietu do zapisania tablicy numpy do pliku PNG, ale dla tych, którzy nie mogą dostać dość, niedawno zdecydowałem się numpngwna github:

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

i na pypi: https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

Jedyną zależnością zewnętrzną jest numpy.

Oto pierwszy przykład z exampleskatalogu repozytorium. Zasadnicza linia jest po prostu

write_png('example1.png', img)

gdzie imgjest tablica numpy. Cały kod przed tym wierszem to instrukcje importu i kod do utworzenia img.

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)

Oto plik PNG, który tworzy:

Zakładając, że chcesz mieć obraz w skali szarości:

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

Imageio to biblioteka Python, która zapewnia łatwy interfejs do odczytu i zapisu szerokiej gamy danych obrazu, w tym obrazów animowanych, wideo, danych wolumetrycznych i formatów naukowych. Jest wieloplatformowy, działa w Pythonie 2.7 i 3.4+ i jest łatwy w instalacji.

Oto przykład obrazu w skali szarości:

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)

Jeśli zdarzyło Ci się już używać [Py] Qt, możesz zainteresować się qimage2ndarray . Począwszy od wersji 1.4 (właśnie wydanej), PySide jest również obsługiwany, i będzie mała imsave(filename, array)funkcja podobna do scipy's, ale wykorzystująca Qt zamiast PIL. W wersji 1.3 po prostu użyj czegoś takiego:

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

(Kolejną zaletą 1.4 jest to, że jest to rozwiązanie czysto pythonowe, co czyni go jeszcze bardziej lekkim.)

Jeśli pracujesz w środowisku Spyder w języku Python, nie może to być łatwiejsze niż kliknięcie tablicy prawym przyciskiem myszy w eksploratorze zmiennych, a następnie wybranie opcji Pokaż obraz.

To poprosi o zapisanie obrazu do dsik, głównie w formacie PNG.

W tym przypadku biblioteka PIL nie będzie potrzebna.

Zastosowanie 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  

do zapisywania tablicy numpy jako obrazu, masz kilka możliwości:

1) najlepsze z innych: 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) ...