Nasıl bir PIL Image numpy dizi dönüştürmek için?

Pekala, bir PIL görüntü nesnesini bir numpy diziye dönüştürerek oynuyorum, bu yüzden PIL PixelAccessnesnesinin izin vereceğinden piksel dönüşümleriyle daha hızlı pikseller yapabiliyorum . Ben aşağıdaki gibi yararlı bir 3D numpy dizi piksel bilgileri yerleştirmek nasıl anladım:

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

Ama tüm harika dönüşümlerimi yaptıktan sonra PIL nesnesine nasıl geri yükleyeceğimi anlayamıyorum. putdata()Metodun farkındayım , ama davranmasını pek sağlayamıyor gibi görünüyor.

Tam olarak nasıl putdata()davranmadığını söylemiyorsun . Yaptığınızı varsayıyorum

>>> 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

Bunun nedeni, putdatabir dizi tuple beklemesi ve ona numpy dizi vermesidir. Bu

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

çalışacak ama çok yavaş.

PIL 1.1.6 itibariyle, görüntüler ve numpy dizileri arasında dönüştürmenin "uygun" yolu basitçe

>>> pix = numpy.array(pic)

sonuçta elde edilen dizi sizinkinden farklı bir biçimde olsa da (bu durumda 3 boyutlu dizi veya satırlar / sütunlar / rgb).

Sonra, dizi üzerinde değişiklik yaptıktan sonra, ya yapmak ya pic.putdata(pix)da ile yeni bir görüntü oluşturmak gerekir Image.fromarray(pix).

IDizi olarak aç :

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

IArdından, bir görüntüye geri dönüştürmek için bir şeyler yapın :

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

Numune görüntüleri FFT, Python ile filtreleme

Herhangi bir nedenle açık bir şekilde yapmak istiyorsanız , korelasyon.zip içinde bu sayfada getdata () kullanan pil2array () ve array2pil () işlevleri vardır .

Python 3.5'te Pillow 4.1.1'i (PIL'in halefi) kullanıyorum. Yastık ve numpy arasındaki dönüşüm basittir.

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)

Dikkat edilmesi gereken bir şey, yastık stilinin imsütun-büyük, numpy stilinin im2arrise satır-büyük olmasıdır. Ancak, işlev Image.fromarrayzaten bunu dikkate almaktadır. Yani arr2im.size == im.sizeve arr2im.mode == im.modeyukarıdaki örnekte.

Dönüştürülmüş numpy dizilerini işlerken HxWxC veri formatına dikkat etmeliyiz, örneğin, dönüşümü yapın im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0)veya im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1))CxHxW formatına dönüştürün.

Görüntünüzü bu şekilde bir numpy dizisine dönüştürmeniz gerekir:

import numpy
import PIL

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

Bugün kullandığım örnek:

import PIL
import numpy
from PIL import Image

def resize_image(numpy_array_image, new_height):
    # convert nympy array image to PIL.Image
    image = Image.fromarray(numpy.uint8(numpy_array_image))
    old_width = float(image.size[0])
    old_height = float(image.size[1])
    ratio = float( new_height / old_height)
    new_width = int(old_width * ratio)
    image = image.resize((new_width, new_height), PIL.Image.ANTIALIAS)
    # convert PIL.Image into nympy array back again
    return array(image)

Resminiz bir Blob biçiminde (yani bir veritabanında) saklanıyorsa, görüntünüzü Blob'lardan bir bayt dizisine dönüştürmek için Billal Begueradj tarafından açıklananla aynı tekniği kullanabilirsiniz.

Benim durumumda, görüntüleri bir db tablosunda bir blob sütununda depolanan gerekli:

def select_all_X_values(conn):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT ImageData from PiecesTable")    
    rows = cur.fetchall()    
    return rows

Daha sonra veri kümemi np.array olarak değiştirmek için bir yardımcı işlev oluşturdum:

X_dataset = select_all_X_values(conn)
imagesList = convertToByteIO(np.array(X_dataset))

def convertToByteIO(imagesArray):
    """
    # Converts an array of images into an array of Bytes
    """
    imagesList = []

    for i in range(len(imagesArray)):  
        img = Image.open(BytesIO(imagesArray[i])).convert("RGB")
        imagesList.insert(i, np.array(img))

    return imagesList

Bundan sonra, Sinir Ağımda byteArrays'i kullanabildim.

plt.imshow(imagesList[0])

Numpy to PILGörüntüyü dönüştür vePIL to Numpy

import numpy as np
from PIL import Image

def pilToNumpy(img):
    return np.array(img)

def NumpyToPil(img):
    return Image.fromarray(img)

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

Özelliklere göz attıktan sonra görüntüyü numpy () işlevine ayrıştırarak görüntüyü numpy'ye dönüştürebilirsiniz (normalleştirme)