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  • numpy数组转图像
    2022-06-16 18:45:37

    项目场景:pytorch生成图像

    描述:np数组保存图像,使用matplotlib

    下面展示一些 代码片

    import matplotlib
    matplotlib.image.imsave('name.png', array)
    #我的array是32*32*3
    

    问题描述

    疑惑:如果用PIL的话,会报错attributeerror: module 'pil.image' has no attribute 'formarray'
    不建议使用,也可能是我使用姿势不对

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

    疑惑:如果用PIL直接将tensor转为图像也有点问题'

    参考链接

    感谢:https://blog.csdn.net/zhuoyuezai/article/details/79635120

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    OpenCV中每张图像可以看成是 .array类型的二维或三维数组。8位的灰度图像是一个包含字节值的二维数组;8位的BGR图像是一个三维数组。

    例如:

    image[0,0] 或 image[0,0,0]

    第一个值代表像素的y坐标或行,0表示顶部;

    第二个值是像素的x坐标或列,0表示最左边;

    第三个值(如果可用)表示颜色的通道。

    1. 图像数组化

    若一幅图的每个通道为8位,则可显式转换为标准的一维Python bytearray格式:byteArray = bytearray(image)

    反之,bytearray含恰当顺序的字节,可以通过显式转换和重构,得到numpy.array形式图像:grayImage = np.array(grayByteArray).reshape(height,width)

    bgrImage = np.array(bgrByteArray).reshape(height,width,3)

    2. 随机数组转为图像

    2.1 生成随机数组randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))

    flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)

    2.2 转换为灰度图像

    将随机数组转换为400*300灰色图像,保证元素个数相同grayImage = flatNumpyArray.reshape(300,400)

    cv2.imwrite('RandomGray.png',grayImage)

    2.3 转换为彩色图像

    将随机数组转换为400*100的彩色图像(注:彩色图像为3通道)bgrImage = flatNumpyArray.reshape(100,400,3)

    cv2.imwrite('RandomColor.png',bgrImage)

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  • python 基于numpy数组的简单图像处理

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    python 基于numpy数组的简单图像处理

    如图,以该猫咪图片为例(忽略水印)。将该文件命名为cat.jpg,并对其展开以下操作。
    在这里插入图片描述


    使用PIL库进行灰度处理

    from PIL import Image
    import numpy as np
    
    # 读取图像,并转化为数组
    im = np.array(Image.open("cat.jpg"))
    
    # 灰度处理公式
    gray_narry = np.array([0.299, 0.587, 0.114])
    x = np.dot(im, gray_narry)
    
    # 数组转图片
    gray_cat = Image.fromarray(x.astype('uint8'))
    # 保存图片
    gray_cat.save('gray_cat.jpg')
    # 展示查看
    gray_cat.show()
    

    处理成功!
    在这里插入图片描述


    将其旋转180度

    所谓旋转操作,即 将三维数组中的数据,以每一行(三个)为单位 倒序排列。

    from PIL import Image
    import numpy as np
    
    # 读取图像,并转化为数组
    im = np.array(Image.open("cat.jpg"))
    # 旋转
    x = im[::-1]
    
    # 数组转图片
    cat2 = Image.fromarray(x.astype('uint8'))
    # 保存图片
    cat2.save('cat2.jpg')
    # 展示查看
    cat2.show()
    

    程序执行结果:
    在这里插入图片描述


    使用matplotlib库完成灰度处理

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    n1 = plt.imread("cat.jpg")  # 读取了图片,转化为数组,三维的
    plt.imshow(n1)
    n2 = np.array([0.299, 0.587, 0.114])
    x = np.dot(n1, n2)
    plt.imshow(x, cmap="gray")
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述


    展开全文
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    我现在试图找出如何从base64数据中恢复numpy数组。这个问题和答案表明这是可能的:Reading numpy arrays outside of Python,但没有给出一个例子。

    以下面的代码为例,如果我知道数组的数据类型和形状,如何从base64数据中获取Numpy数组?import base64

    import numpy as np

    t = np.arange(25, dtype=np.float64)

    s = base64.b64encode(t)

    r = base64.decodestring(s)

    q = ?????

    我希望python语句将q设置为dtype float64的numpy数组,因此结果是一个与t相同的数组。这就是编码和解码的数组的外观:>>> t = np.arange(25,dtype=np.float64)

    >>> t

    array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.,

    11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21.,

    22., 23., 24.])

    >>> s=base64.b64encode(t)

    >>> s

    'AAAAAAAAAAAAAAAAAADwPwAAAAAAAABAAAAAAAAACEAAAAAAAAAQQAAAAAAAABRAAAAAAAAAGEAAAAAAAAAcQAAAAAAAACBAAAAAAAAAIkAAAAAAAAAkQAAAAAAAACZAAAAAAAAAKEAAAAAAAAAqQAAAAAAAACxAAAAAAAAALkAAAAAAAAAwQAAAAAAAADFAAAAAAAAAMkAAAAAAAAAzQAAAAAAAADRAAAAAAAAANUAAAAAAAAA2QAAAAAAAADdAAAAAAAAAOEA='

    >>> r = base64.decodestring(s)

    >>> r

    '\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x14@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1c@\x00\x00\x00\x00\x00\x00 @\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00&@\x00\x00\x00\x00\x00\x00(@\x00\x00\x00\x00\x00\x00*@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x000@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x002@\x00\x00\x00\x00\x00\x003@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x006@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@'

    >>> q = np.array( ????

    我问这个问题的原因是因为我正在做一个项目,我想把很多Numpy数组存储在一个由django支持的应用程序的MySQL数据库中。

    我想将数组作为base64写入数据库,而不是将数组转换为unicode字符串。

    谢谢你的帮助。

    展开全文
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