Question

我想从文件中读取图像，将其大小调整为方形尺寸（调整大小），然后将数组转换为图像以显示它。所以我为此编写了下面的代码，但是不幸的是fromarray方法最后没有显示真实图像。我该如何解决？（我不想使用opencv或其他内置函数）

#import the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import cv2
from PIL import Image
from scipy.misc import toimage

#reading the image
myimage = cv2.imread('mahdi.png')

#plotting the image
cv2.imshow('mahdi',myimage)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#save
cv2.imwrite('newmahdi.png',myimage)

#get size of image
dimensions = myimage.shape
height = myimage.shape[0]
width = myimage.shape[1]
print('Image Dimension    : ',dimensions)
print('Image Height       : ',height)
print('Image Width        : ',width,'\n')

#read image and convert to array
myimage1=mpimg.imread('mahdi.png')
imtopix = np.array(myimage1)
print('image to matrix:','\n',imtopix)

#resize image without OPENCV function... use numpy instead
myimage2 =np.resize(imtopix,(200,200))
newimg = Image.fromarray(myimage2)
newimg.save('my.png')
newimg.show()

Answer 1

Numpy的resize()并没有您认为的那样。它不会沿其轴对数组重新采样。

说您的源数组如下：

array([
        [11, 12, 13, 14, 15],
        [21, 22, 23, 24, 25]
      ])

然后在a = np.resize(a, (3, 3))之后，结果将如下所示：

array([
        [11, 12, 13],
        [14, 15, 21],
        [22, 23, 24]
      ])

如您所见，原始的第一行一直延伸到第二行，依此类推，而最后一个像素则消失了。发生这种情况是因为np.resize()实际上并没有更改任何数据。它只是为内存中存在的数据分配不同的形状，而原始行彼此之间（或列，如果使用的是Fortran样式的数组）保持连续的顺序。

您真正想要的是枕头的resize()：

newimg = Image.fromarray(imtopix)
newimg = newimg.resize((200, 200), resample=Image.BILINEAR)

选择适合您的用例的任何重采样方法。

无法将数组正确转换为图像

1 个答案: