如何将PIL图像转换为numpy数组？

好吧,我正在四处寻找将PIL图像对象来回转换为numpy数组,这样我就可以比PIL的PixelAccess对象允许更快的像素转换.我已经想出如何通过以下方式将像素信息放在一个有用的3D numpy数组中:

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

但在完成所有令人敬畏的变换后,我似乎无法弄清楚如何将其加载回PIL对象.我知道这个putdata()方法,但似乎无法让它表现出来.

你不是说究竟putdata()是怎么表现不好的.我假设你在做

>>> pic.putdata(a)
Traceback (most recent call last):
  File "...blablabla.../PIL/Image.py", line 1185, in putdata
    self.im.putdata(data, scale, offset)
SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple

这是因为putdata需要一系列元组,并且你给它一个numpy数组.这个

>>> data = list(tuple(pixel) for pixel in pix)
>>> pic.putdata(data)

会工作,但它很慢.

从PIL 1.1.6开始,在图像和numpy数组之间进行转换的"正确"方法很简单

>>> pix = numpy.array(pic)

虽然生成的数组格式与您的格式不同(在这种情况下为3-d数组或行/列/ rgb).

然后,在对数组进行更改后,您应该可以使用pic.putdata(pix)或创建新图像Image.fromarray(pix).

I以数组形式打开:

>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg'))

做一些东西I,然后,将其转换回图像:

>>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I))

使用FFT,Python过滤numpy图像

如果由于某种原因想要显式地执行它,则在correlation.zip的此页面上使用getdata()函数有pil2array()和array2pil()函数.

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('1.jpg')
im2arr = np.array(im) # im2arr.shape: height x width x channel
arr2im = Image.fromarray(im2arr)

import numpy
import PIL

img = PIL.Image.open("foo.jpg").convert("L")
imgarr = numpy.array(img)