PIL圖像到數組（numpy數組到數組） - Python

Question

我有一個.jpg圖像，我想轉換為Python數組，因為我實現了處理普通Python數組的處理例程。

似乎PIL圖像支持轉換為numpy數組，並且根據我編寫的文檔：

from PIL import Image
im = Image.open("D:\Prototype\Bikesgray.jpg")
im.show()

print(list(np.asarray(im)))

這將返回一個numpy數組列表。 另外，我試過了

list([list(x) for x in np.asarray(im)])

由於它失敗了，它什么都沒有返回。

如何從PIL轉換為數組，或者簡單地從numpy數組轉換為Python數組？

Answer 1

我強烈建議您使用Image對象的tobytes功能。 經過一些時間檢查后，這會更有效率。

def jpg_image_to_array(image_path):
  """
  Loads JPEG image into 3D Numpy array of shape 
  (width, height, channels)
  """
  with Image.open(image_path) as image:         
    im_arr = np.fromstring(image.tobytes(), dtype=np.uint8)
    im_arr = im_arr.reshape((image.size[1], image.size[0], 3))                                   
  return im_arr

我在筆記本電腦上播放的時間顯示

In [76]: %timeit np.fromstring(im.tobytes(), dtype=np.uint8)
1000 loops, best of 3: 230 µs per loop

In [77]: %timeit np.array(im.getdata(), dtype=np.uint8)
10 loops, best of 3: 114 ms per loop

```

Answer 2

我認為你在尋找的是：

list(im.getdata())

或者，如果圖像太大而無法完全加載到內存中，那么類似的東西：

for pixel in iter(im.getdata()):
    print pixel

來自PIL文檔 ：

的GetData

im.getdata（）=>序列

將圖像的內容作為包含像素值的序列對象返回。 序列對象被展平，因此第一行的值緊跟在第0行的值之后，依此類推。

請注意，此方法返回的序列對象是內部PIL數據類型，它僅支持某些序列操作，包括迭代和基本序列訪問。 要將其轉換為普通序列（例如用於打印），請使用list（im.getdata（））。

Answer 3

根據zenpoy的回答 ：

import Image
import numpy

def image2pixelarray(filepath):
    """
    Parameters
    ----------
    filepath : str
        Path to an image file

    Returns
    -------
    list
        A list of lists which make it simple to access the greyscale value by
        im[y][x]
    """
    im = Image.open(filepath).convert('L')
    (width, height) = im.size
    greyscale_map = list(im.getdata())
    greyscale_map = numpy.array(greyscale_map)
    greyscale_map = greyscale_map.reshape((height, width))
    return greyscale_map

Answer 4

我使用numpy.fromiter來反轉8灰度位圖，但沒有副作用的跡象

import Image
import numpy as np

im = Image.load('foo.jpg')
im = im.convert('L')

arr = np.fromiter(iter(im.getdata()), np.uint8)
arr.resize(im.height, im.width)

arr ^= 0xFF  # invert
inverted_im = Image.fromarray(arr, mode='L')
inverted_im.show()