Сохранение массива Numpy в виде изображения

У меня есть матрица в виде массива Numpy. Как бы я записал его на диск как образ? Работает любой формат (png, jpeg, bmp ...). Одним из важных ограничений является то, что PIL отсутствует.

Вы можете использовать PyPNG . Это чистый Python (без зависимостей) открытый кодировщик / декодер PNG с открытым исходным кодом, и он поддерживает запись массивов NumPy в виде изображений.

Это использует PIL, но, возможно, некоторые могут найти это полезным:

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

РЕДАКТИРОВАТЬ : текущая scipyверсия начала нормализовать все изображения так, чтобы min (данные) стали черными, а max (данные) стали белыми. Это нежелательно, если данные должны иметь точные уровни серого или точные каналы RGB. Решение:

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

Ответ с использованием PIL (на всякий случай, если это полезно).

учитывая массив N "n"

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

Вы можете заменить «JPEG» практически любой формат, который вы хотите. Подробнее о форматах здесь

С matplotlib:

import matplotlib

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

Работает с Matplotlib 1.3.1, я не знаю о более низкой версии. Из строки документации:

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.

Pure Python (2 и 3), фрагмент без сторонних зависимостей.

Эта функция записывает сжатые RGBAPNG- изображения истинного цвета (4 байта на пиксель) .

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'')])

... Данные должны быть записаны непосредственно в файл, открытый в двоичном виде, как в:

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

• Первоначальный источник
• Смотрите также: Rust Port из этого вопроса.
• Пример использования благодаря Евгению Сергееву: https://stackoverflow.com/a/21034111/432509

Есть opencvдля Python ( документация здесь ).

import cv2
import numpy as np

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

полезно, если вам нужно больше обрабатывать, чем сохранять.

Если у вас есть matplotlib, вы можете сделать:

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

Это сохранит сюжет (не сами изображения).

Вы можете использовать библиотеку 'Skimage' в Python

Пример:

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

scipy.miscвыдает предупреждение об устаревании imsaveфункции и предлагает использовать imageioвместо этого.

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

Приложение к ответу @ 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()

Так что вы можете сделать:

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

Производство test_grid.png:

(Прозрачность также работает, уменьшая старший байт от 0xff.)

Для тех, кто ищет прямой полностью рабочий пример:

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

Кроме того, если вы хотите высокое качество JPEG
.save(file, subsampling=0, quality=100)

Matplotlib SVN имеет новую функцию для сохранения изображений в виде просто изображения - без осей и т. д. Это очень простая функция для бэкпорта тоже, если вы не хотите устанавливать SVN (скопировано прямо из image.py в Matplotlib SVN, удалил документация для краткости):

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)

Мир, вероятно, не нуждается в еще одном пакете для записи массива в PNG-файл, но для тех, кто не может получить достаточно, я недавно выложил numpngw github:

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

и по пипи: https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

Единственная внешняя зависимость - тупая.

Вот первый пример из examplesкаталога репозитория. Основная линия просто

write_png('example1.png', img)

где imgмассив NumPy. Весь код перед этой строкой - операторы импорта и код для создания 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)

Вот файл PNG, который он создает:

Предполагая, что вы хотите изображение в градациях серого:

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

ImageIO - это библиотека Python, которая предоставляет простой интерфейс для чтения и записи широкого спектра данных изображений, включая анимированные изображения, видео, объемные данные и научные форматы. Он кроссплатформенный, работает на Python 2.7 и 3.4+ и прост в установке.

Это пример для изображения в градациях серого:

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)

Если вы уже используете [Py] Qt, вас может заинтересовать qimage2ndarray . Начиная с версии 1.4 (только что выпущенной), PySide также поддерживается, и будет небольшая imsave(filename, array)функция, похожая на scipy, но использующая Qt вместо PIL. С 1.3 просто используйте что-то вроде следующего:

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

(Еще одним преимуществом 1.4 является то, что это чисто Python-решение, что делает его еще более легким.)

Если вы работаете в среде Python Spyder, то это не может быть проще, чем просто щелкнуть правой кнопкой мыши массив в проводнике переменных, а затем выбрать параметр Показать изображение.

Это попросит вас сохранить изображение в dsik, в основном в формате PNG.

Библиотека PIL в этом случае не понадобится.

Использование 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  

для сохранения массива в виде изображения у вас есть несколько вариантов:

1) лучший из других: OpenCV

 import cv2   
 cv2.imwrite('file name with extension(like .jpg)', numpy_array)

2) Матплотлиб

  from matplotlib import pyplot as plt
  plt.imsave('file name with extension(like .jpg)', numpy_array)

3) ПИЛ

  from PIL import Image
  image = Image.fromarray(numpy_array)
  image.save('file name with extension(like .jpg)')

4) ...