从.jpg图像转换回2D numpy数组

Question

我将一个numpy数组保存到图像，如下所示：

plt.imshow(xNext[0,:,:,0]) #xNext has shape (1,64,25,1)
print(xNext[0,:,:,0].shape) #outputs (64,25)
plt.savefig(os.path.join(root,filename)+'.png')
np.save(os.path.join(root,filename)+'.npy',xNext[0,:,:,0])

如何从.png保存的图像中获取相同的numpy数组？如果我另存为.jpg图片，还可以告诉我吗？

我尝试了以下操作，并与3D数组（v1）一起使用，其中生成的图像接近原始numpy数组生成的图像（原始）。

image = Image.open(imageFilename) #brings in as 3D array
box = (315,60,500,540)
image = image.crop(box)
image = image.resize((25,64)) #to correct to desired shape
arr = np.asarray(image)
plt.imshow(arr)
plt.savefig('v1.png')
plt.close()

但是，当我将3D数组转换为2D数组时，生成的图像是不同的（v1b和v1c）。

arr2 = arr[:,:,0]
plt.imshow(arr2)
plt.savefig('v1b.png')
plt.close()
arr3 = np.dot(arr[...,:3],[0.299,0.587,0.11])
plt.imshow(arr3)
plt.savefig('v1c.png')
plt.close()

如何将3D正确转换为2D？感谢您的帮助。

原始版本v1（从3D阵列保存）

v1b，v1c（从2D数组保存）

原始尺寸（具有原始尺寸）

Answer 1

link

 from scipy.misc import imread
 image_data = imread('test.jpg').astype(np.float32)

这应该给你numpy数组（我建议使用scipy中的imread）

Answer 2

如果您的目标是将一个numpy数组另存为图像，则您的方法有问题。函数plt.savefig保存图的图像，而不是数组。同样，将数组转换为图像可能会带来一些精度损失（从float64或float32转换为uint16时）。话虽如此，我建议您使用 skimage 和 imageio ：

import imageio
import numpy as np

from skimage import img_as_uint

data = np.load('0058_00086_brown_2_recording1.wav.npy')
print("original", data.shape)

img = img_as_uint(data)
imageio.imwrite('image.png', img)
load = imageio.imread('image.png')

print("image", load.shape)

此脚本加载您提供的数据并打印形状以进行验证

data = np.load('0058_00086_brown_2_recording1.wav.npy')
print("original", data.shape)

然后将data转换为uint，将图像另存为png并加载：

img = img_as_uint(data)
imageio.imwrite('image.png', img)
load = imageio.imread('image.png')

脚本的输出为：

original (64, 25)
image (64, 25)

即图像加载的形状与数据相同。一些注意事项：

• image.png 被另存为灰度图像
• 要保存为 .jpg ，只需更改为imageio.imwrite('image.jpg', img)
• 对于 .png ，与原始图像的绝对平均距离为3.890e-06（可以使用np.abs(img_as_float(load) - data).sum() / data.size进行验证）

有关skimage和imageio的信息可以在各自的网站上找到。可以在以下答案中找到有关将numpy数组另存为图像的更多信息：[1]，[2]，[3]和[4]。