Làm cách nào để chuyển đổi một mảng numpy thành (và hiển thị) một hình ảnh?

Tôi đã tạo ra một mảng như vậy:

import numpy as np
data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]

Những gì tôi muốn làm điều này là hiển thị một chấm đỏ duy nhất ở giữa hình ảnh 512x512. (Ít nhất là bắt đầu với ... Tôi nghĩ rằng tôi có thể tìm ra phần còn lại từ đó)

Bạn có thể sử dụng PIL để tạo (và hiển thị) hình ảnh:

from PIL import Image
import numpy as np

w, h = 512, 512
data = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
data[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # red patch in upper left
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('my.png')
img.show()

Sau đây nên làm việc:

from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.show()

Nếu bạn đang sử dụng Jupyter notebook / lab, hãy sử dụng lệnh nội tuyến này trước khi nhập matplotlib:

%matplotlib inline 

Con đường ngắn nhất là sử dụng scipy, như thế này:

from scipy.misc import toimage
toimage(data).show()

Điều này đòi hỏi PIL hoặc Gối cũng được cài đặt.

Một cách tiếp cận tương tự cũng yêu cầu PIL hoặc Gối nhưng có thể gọi một người xem khác là:

from scipy.misc import imshow
imshow(data)

Sử dụng pygame , bạn có thể mở một cửa sổ, lấy bề mặt dưới dạng một mảng pixel và thao tác theo ý muốn từ đó. Tuy nhiên, bạn sẽ cần phải sao chép mảng numpy của mình vào mảng bề mặt, tuy nhiên, việc này sẽ chậm hơn nhiều so với thực hiện các thao tác đồ họa thực tế trên chính bề mặt pygame.

Ví dụ, làm thế nào để hiển thị hình ảnh được lưu trữ trong mảng numpy (hoạt động trong sổ ghi chép Jupyter)

Tôi biết có những câu trả lời đơn giản hơn nhưng câu trả lời này sẽ cho bạn hiểu về cách hình ảnh thực sự bị chết đuối từ mảng numpy.

Tải ví dụ

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
digits.images.shape   #this will give you (1797, 8, 8). 1797 images, each 8 x 8 in size

Hiển thị mảng của một hình ảnh

digits.images[0]
array([[ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 13., 15., 10., 15.,  5.,  0.],
       [ 0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.],
       [ 0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.],
       [ 0.,  2., 14.,  5., 10., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.]])

Tạo các ô con 10 x 10 trống để hiển thị 100 hình ảnh

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(10,10, figsize=(8,8))

Vẽ 100 hình ảnh

for i,ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(digits.images[i])

Kết quả:

Không gì axes.flatlàm gì? Nó tạo ra liệt kê numpy để bạn có thể lặp qua trục để vẽ các đối tượng trên chúng. Thí dụ:

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
x.flat
for item in (x.flat):
    print (item, end=' ')

Sử dụng gối củaararray, ví dụ:

from PIL import Image
from numpy import *

im = array(Image.open('image.jpg'))
Image.fromarray(im).show()

Các Python Imaging Library có thể hiển thị hình ảnh sử dụng mảng NumPy. Hãy xem trang này để biết mã mẫu:

• Chuyển đổi giữa các mảng số và các đối tượng hình ảnh PIL

EDIT: Như ghi chú ở cuối trang đó nói, bạn nên kiểm tra các ghi chú phát hành mới nhất giúp việc này đơn giản hơn nhiều:

http://effbot.org/zone/pil-changes-116.htm

Bổ sung để làm như vậy với matplotlib. Tôi thấy nó tiện dụng khi thực hiện các nhiệm vụ thị giác máy tính. Giả sử bạn có dữ liệu với dtype = int32

from matplotlib import pyplot as plot
import numpy as np

fig = plot.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# make sure your data is in H W C, otherwise you can change it by
# data = data.transpose((_, _, _))
data = np.zeros((512,512,3), dtype=np.int32)
data[256,256] = [255,0,0]
ax.imshow(data.astype(np.uint8))