RGB görüntüsü numpy dizisine nasıl dönüştürülür?

RGB resmim var. Onu numpy dizisine dönüştürmek istiyorum. Aşağıdakileri yaptım

im = cv.LoadImage("abc.tiff")
a = numpy.asarray(im)

Şekli olmayan bir dizi oluşturur. Bunun bir iplimage nesnesi olduğunu varsayıyorum.

Daha yeni OpenCV python arayüzünü kullanabilirsiniz (yanılmıyorsam, OpenCV 2.2'den beri mevcuttur). Doğal olarak numpy dizileri kullanır:

import cv2
im = cv2.imread("abc.tiff",mode='RGB')
print type(im)

sonuç:

<type 'numpy.ndarray'>

PIL (Python Görüntüleme Kitaplığı) ve Numpy birlikte iyi çalışır.

Aşağıdaki işlevleri kullanıyorum.

from PIL import Image
import numpy as np

def load_image( infilename ) :
    img = Image.open( infilename )
    img.load()
    data = np.asarray( img, dtype="int32" )
    return data

def save_image( npdata, outfilename ) :
    img = Image.fromarray( np.asarray( np.clip(npdata,0,255), dtype="uint8"), "L" )
    img.save( outfilename )

'Image.fromarray' biraz çirkin çünkü gelen verileri [0,255] 'e kırpıyorum, bayta dönüştürüyorum ve ardından gri tonlamalı bir görüntü oluşturuyorum. Çoğunlukla gri renkte çalışıyorum.

Bir RGB görüntüsü şöyle bir şey olabilir:

 outimg = Image.fromarray( ycc_uint8, "RGB" )
 outimg.save( "ycc.tif" )

Bunun için matplotlib'i de kullanabilirsiniz .

from matplotlib.image import imread

img = imread('abc.tiff')
print(type(img))

çıktı: <class 'numpy.ndarray'>

Bugünden itibaren en iyi seçeneğiniz şunları kullanmaktır:

img = cv2.imread(image_path)   # reads an image in the BGR format
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)   # BGR -> RGB

imgUyuşmuş bir tür dizisi göreceksiniz :

<class 'numpy.ndarray'>

Geç cevap, ama imageiomodülü diğer alternatiflere tercih etmeye geldim

import imageio
im = imageio.imread('abc.tiff')

Benzer şekilde cv2.imread(), varsayılan olarak, ancak RGB biçiminde bir uyuşmuş dizi üretir.

Cv.LoadImage yerine cv.LoadImageM kullanmanız gerekir:

In [1]: import cv
In [2]: import numpy as np
In [3]: x = cv.LoadImageM('im.tif')
In [4]: im = np.asarray(x)
In [5]: im.shape
Out[5]: (487, 650, 3)

David Poole'un cevabını kullanırken gri tonlamalı PNG'ler ve belki başka dosyalar içeren bir SystemError alıyorum. Benim çözümüm:

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open( filename )
try:
    data = np.asarray( img, dtype='uint8' )
except SystemError:
    data = np.asarray( img.getdata(), dtype='uint8' )

Aslında img.getdata () tüm dosyalar için çalışır, ancak daha yavaştır, bu yüzden onu yalnızca diğer yöntem başarısız olduğunda kullanırım.

OpenCV görüntü formatı, numpy dizi arayüzünü destekler. Gri tonlamalı veya renkli görüntüleri desteklemek için yardımcı bir işlev yapılabilir. Bu, BGR -> RGB dönüşümünün, görüntü verilerinin tam bir kopyası değil, uyuşmuş bir dilimle rahatlıkla yapılabileceği anlamına gelir.

Not: Bu adım adım bir numaradır, bu nedenle çıktı dizisini değiştirmek OpenCV görüntü verilerini de değiştirecektir. Bir kopya istiyorsanız .copy(), dizide yöntemi kullanın !

import numpy as np

def img_as_array(im):
    """OpenCV's native format to a numpy array view"""
    w, h, n = im.width, im.height, im.channels
    modes = {1: "L", 3: "RGB", 4: "RGBA"}
    if n not in modes:
        raise Exception('unsupported number of channels: {0}'.format(n))
    out = np.asarray(im)
    if n != 1:
        out = out[:, :, ::-1]  # BGR -> RGB conversion
    return out

Ayrıca imageio'yu da kullandım, ancak aşağıdaki makineyi ön ve son işlem için yararlı buldum:

import imageio
import numpy as np

def imload(*a, **k):
    i = imageio.imread(*a, **k)
    i = i.transpose((1, 0, 2))  # x and y are mixed up for some reason...
    i = np.flip(i, 1)  # make coordinate system right-handed!!!!!!
    return i/255


def imsave(i, url, *a, **k):
    # Original order of arguments was counterintuitive. It should
    # read verbally "Save the image to the URL" — not "Save to the
    # URL the image."

    i = np.flip(i, 1)
    i = i.transpose((1, 0, 2))
    i *= 255

    i = i.round()
    i = np.maximum(i, 0)
    i = np.minimum(i, 255)

    i = np.asarray(i, dtype=np.uint8)

    imageio.imwrite(url, i, *a, **k)

Gerekçe, sadece görüntüyü görüntülemek için değil, görüntü işleme için numpy kullanıyorum. Bu amaçla, uint8'ler gariptir, bu yüzden 0 ile 1 arasında değişen kayan nokta değerlerine dönüştürüyorum.

Görüntüleri kaydederken, aralık dışı değerleri kendim kesmem gerektiğini fark ettim, yoksa gerçekten gri bir çıktı elde ettim. (Gri çıktı, imageio'nun [0, 256) dışındaki tüm aralığı aralığın içindeki değerlere sıkıştırmasının sonucuydu.)

Yorumlarda bahsettiğim birkaç tuhaflık daha vardı.

numpyVe kullanarak kolayca rgb görüntü dizisi elde edebilirsiniz.Image from PIL

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

im = Image.open('*image_name*') #These two lines
im_arr = np.array(im) #are all you need
plt.imshow(im_arr) #Just to verify that image array has been constructed properly

görüntüyü aşağıdaki sözdizimini kullanarak yükleyin: -

from keras.preprocessing import image

X_test=image.load_img('four.png',target_size=(28,28),color_mode="grayscale"); #loading image and then convert it into grayscale and with it's target size 
X_test=image.img_to_array(X_test); #convert image into array