图像到阵列：普通英语

Question

我开始使用numpy和PILlow来处理图像文件。而且，在将图像转换为数组，然后使用数组时，通常会失去自己。 有人可以解释当我将图像转换为数组时发生的事情。比如这个：

ab = numpy.asarray(img.convert('L'))

而且，为什么要转换为数组呢？这提供了什么功能，我可以用数组做什么？

由于

Answer 1

什么是数码影像？

数字图像是一组像素值。请考虑以下图片：。它由16x16像素组成。由于大多数显示器具有8位（2 ^ 8（256）个可能值）和3个通道（红色，绿色和蓝色），因此它包含一个介于0到255之间的16x16x3数字数组。

微笑的数字图像已经由数字组成。当您使用PIL.Image加载它然后转换为numpy数组时，您所做的就是将数字暴露给numpy。 convert('L')调用要求PIL将彩色图像（3个通道）转换为 L uminance或灰度（1通道）图像。因此，它不是作为16x16x3矩阵暴露于numpy，而是暴露为16x16x1阵列。

数字图像中的数字并没有什么特别之处。实际上，以下是构成上述数字图像的数字：

255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 255 255   6   6   6   6   6   6   6 255 255 255 255
255 255 255   6   6   6   6   6   6   6   6   6   6 255 255 255
255 255   6   6   6 130 255 255 255 255 255   6   6   6 255 255
255 255   6   6 255 255 255 255 255 255 255 255   6   6   6 255
255   6   6  68 255 255 255 255 255 255 255 255 255   6   6 255
255   6   6 255 255   6 161 255 255 255   6   6 255  84   6   6
255   6   6 255  68   6   6 255 255 255   6   6 255 255   6   6
255   6   6 255 255   6 255 255 255 255   6 115 255 255   6   6
255   6   6 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 224   6   6
255   6   6 255 255   6   6   6   6   6   6 255 255   6   6 176
255 130   6   6 255 255   6   6   6   6  84 255 239   6   6 255
255 255   6   6   6 255 255 255 255 255 255 208   6   6 176 255
255 255 255   6   6   6   6 239 255 115   6   6   6   6 255 255
255 255 255 255   6   6   6   6   6   6   6   6 224 255 255 255
255 255 255 255 255 255 115   6   6   6 255 255 255 255 255 255

为什么要将数字图像转换为numpy数组？

我不知道Pillow的功能是什么，但我猜想numpy的数值/统计/定量功能比Pillow的功能强大得多。一旦你将图像中的数字暴露给numpy，你就可以做各种很酷的事情，比如找到它的平均亮度或方差（ab_mean = numpy.mean(ab)或ab_var = numpy.var(ab)），FFT它（ab_fft = numpy.fft.fft2(ab)）或转置它（ab_transposed = ab.T）：