Pillow Image对象和numpy数组之间的转换会更改维度

Question

我正在使用Pillow和numpy，但在Pillow Image对象和numpy数组之间进行转换时遇到问题。

当我执行以下代码时，结果很奇怪。

im = Image.open(os.path.join(self.img_path, ifname))
print im.size
in_data = np.asarray(im, dtype=np.uint8)
print in_data.shape

结果是

(1024, 768)
(768, 1024)

尺寸为何改变？

Answer 1

我可能是列专业，而numpy中的数组是行主要的

执行in_data = in_data.T来转置python数组

可能应该用matplotlib的imshow检查in_data，以确保图片看起来正确。

但是你知道matplotlib有自己的加载函数，可以直接为你提供numpy数组吗？ 请参阅： http ： //matplotlib.org/users/image_tutorial.html

Answer 2

如果您的图像是灰度，请执行以下操作：

in_data = in_data.T

但是如果您正在使用rbg图像，则需要确保转置操作仅沿两个轴：

in_data = np.transpose(in_data, (1,0,2))

Answer 3

实际上这是因为大多数图像库都提供了与numpy数组相比转换的图像。 这是（我认为），因为你逐行写图像文件，所以第一个索引（比如x ）指的是行号（所以x是垂直轴），第二个索引（ y ）指的是后续像素线（因此y是水平轴），这与我们的日常坐标感相反。

如果你想正确处理它，你需要记住写：

image = library.LoadImage(path)
array = (library.FromImageToNumpyArray(image)).T

因此：

image = library.FromNumpyArrayToImage(array.T)
library.WriteImage(image, path)

这也适用于3D图像。 但我不承诺这是所有图像库的情况 - 只是我使用过的这些。