Question

我有一个Numpy数组类型的矩阵。我如何将其作为图像写入磁盘？任何格式都有效（png，jpeg，bmp ......）。一个重要的限制是PIL不存在。

Answer 1

这使用PIL，但也许有些人可能觉得它很有用：

import scipy.misc
scipy.misc.imsave('outfile.jpg', image_array)

编辑：当前的scipy版本开始规范化所有图片，以便min（数据）变为黑色，max（数据）变为白色。如果数据应该是精确的灰度级或精确的RGB通道，则这是不希望的。解决方案：

import scipy.misc
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')

Answer 2

使用PIL的答案（以防它有用）。

给出一个numpy数组“A”：

from PIL import Image
im = Image.fromarray(A)
im.save("your_file.jpeg")

你可以用几乎任何你想要的格式替换“jpeg”。有关格式here

的更多详细信息

Answer 3

使用matplotlib：

import matplotlib

matplotlib.image.imsave('name.png', array)

使用matplotlib 1.3.1，我不知道较低版本。来自docstring：

Arguments:
  *fname*:
    A string containing a path to a filename, or a Python file-like object.
    If *format* is *None* and *fname* is a string, the output
    format is deduced from the extension of the filename.
  *arr*:
    An MxN (luminance), MxNx3 (RGB) or MxNx4 (RGBA) array.

Answer 4

Pure Python（2＆amp; 3），一个没有第三方依赖关系的片段。

此函数写入压缩的真彩色（每像素4个字节）RGBA PNG。

def write_png(buf, width, height):
    """ buf: must be bytes or a bytearray in Python3.x,
        a regular string in Python2.x.
    """
    import zlib, struct

    # reverse the vertical line order and add null bytes at the start
    width_byte_4 = width * 4
    raw_data = b''.join(
        b'\x00' + buf[span:span + width_byte_4]
        for span in range((height - 1) * width_byte_4, -1, - width_byte_4)
    )

    def png_pack(png_tag, data):
        chunk_head = png_tag + data
        return (struct.pack("!I", len(data)) +
                chunk_head +
                struct.pack("!I", 0xFFFFFFFF & zlib.crc32(chunk_head)))

    return b''.join([
        b'\x89PNG\r\n\x1a\n',
        png_pack(b'IHDR', struct.pack("!2I5B", width, height, 8, 6, 0, 0, 0)),
        png_pack(b'IDAT', zlib.compress(raw_data, 9)),
        png_pack(b'IEND', b'')])

...数据应直接写入以二进制形式打开的文件，如：

data = write_png(buf, 64, 64)
with open("my_image.png", 'wb') as fd:
    fd.write(data)

Original source
另请参阅：Rust Port from this question.
感谢@Evgeni Sergeev的示例用法：https://stackoverflow.com/a/21034111/432509

Answer 5

您可以使用PyPNG。它是一个纯Python（无依赖关系）开源PNG编码器/解码器，并且supports将NumPy数组写为图像。

Answer 6

python（documentation here）opencv。

import cv2
import numpy as np

cv2.imwrite("filename.png", np.zeros((10,10)))

如果您需要进行除保存以外的其他处理，则非常有用。

Answer 7

如果你有matplotlib，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(matrix) #Needs to be in row,col order
plt.savefig(filename)

这将保存图（不是图像本身）。

Answer 8

为了将一个numpy数组另存为图像，U有几种选择：

1）其他最佳：OpenCV

 import cv2   
 cv2.imwrite('file name with extension(like .jpg)', numpy_array)

2）Matplotlib

  from matplotlib import pyplot as plt
  plt.imsave('file name with extension(like .jpg)', numpy_array)

3）PIL

  from PIL import Image
  image = Image.fromarray(numpy_array)
  image.save('file name with extension(like .jpg)')

4）...

Answer 9

@ ideasman42答案的附录：

def saveAsPNG(array, filename):
    import struct
    if any([len(row) != len(array[0]) for row in array]):
        raise ValueError, "Array should have elements of equal size"

                                #First row becomes top row of image.
    flat = []; map(flat.extend, reversed(array))
                                 #Big-endian, unsigned 32-byte integer.
    buf = b''.join([struct.pack('>I', ((0xffFFff & i32)<<8)|(i32>>24) )
                    for i32 in flat])   #Rotate from ARGB to RGBA.

    data = write_png(buf, len(array[0]), len(array))
    f = open(filename, 'wb')
    f.write(data)
    f.close()

所以你可以这样做：

saveAsPNG([[0xffFF0000, 0xffFFFF00],
           [0xff00aa77, 0xff333333]], 'test_grid.png')

制作test_grid.png：

Grid of red, yellow, dark-aqua, grey

（透明度也可以，通过减少0xff的高字节。）

Answer 10

你可以使用＆＃39; skimage＆＃39; Python中的库

示例：

from skimage.io import imsave
imsave('Path_to_your_folder/File_name.jpg',your_array)

Answer 11

scipy.misc会提供有关imsave函数的过时警告，并建议改为使用imageio。

import imageio
imageio.imwrite('image_name.png', img)

Answer 12

matplotlib svn有一个新功能，可以将图像保存为图像 - 没有轴等。如果你不想安装svn，它也是一个非常简单的backport函数（直接从mat.lpn中直接从image.py复制），为简洁删除了文档字符串：

def imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None):
    from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
    from matplotlib.figure import Figure

    fig = Figure(figsize=arr.shape[::-1], dpi=1, frameon=False)
    canvas = FigureCanvas(fig)
    fig.figimage(arr, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax, origin=origin)
    fig.savefig(fname, dpi=1, format=format)

Answer 13

对于那些正在寻找直接工作的示例的人：

from PIL import Image
import numpy

w,h = 200,100
img = numpy.zeros((h,w,3),dtype=numpy.uint8) # has to be unsigned bytes

img[:] = (0,0,255) # fill blue

x,y = 40,20
img[y:y+30, x:x+50] = (255,0,0) # 50x30 red box

Image.fromarray(img).convert("RGB").save("art.png") # don't need to convert

此外，如果您想要高质量的jpeg，请
.save(file, subsampling=0, quality=100)

Answer 14

世界可能不需要另一个用于将numpy数组写入PNG文件的包，但是对于那些无法获得足够数据的人，我最近在github上提出了numpngw：

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

和pypi：https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

唯一的外部依赖是numpy。

这是存储库的examples目录中的第一个示例。基本路线就是

write_png('example1.png', img)

其中img是一个numpy数组。该行之前的所有代码都是import语句和用于创建img的代码。

import numpy as np
from numpngw import write_png


# Example 1
#
# Create an 8-bit RGB image.

img = np.zeros((80, 128, 3), dtype=np.uint8)

grad = np.linspace(0, 255, img.shape[1])

img[:16, :, :] = 127
img[16:32, :, 0] = grad
img[32:48, :, 1] = grad[::-1]
img[48:64, :, 2] = grad
img[64:, :, :] = 127

write_png('example1.png', img)

这是它创建的PNG文件：

Answer 15

假设你想要一个灰度图像：

im = Image.new('L', (width, height))
im.putdata(an_array.flatten().tolist())
im.save("image.tiff")

Answer 16

使用cv2.imwrite。

import cv2
assert mat.shape[2] == 1 or mat.shape[2] == 3, 'the third dim should be channel'
cv2.imwrite(path, mat) # note the form of data should be height - width - channel

Answer 17

如果您恰好使用[Py] Qt，您可能会对qimage2ndarray感兴趣。从版本1.4（刚刚发布）开始，PySide也受支持，并且会有一个类似于scipy的小imsave(filename, array)函数，但是使用Qt而不是PIL。使用1.3，只需使用以下内容：

qImage = array2qimage(image, normalize = False) # create QImage from ndarray
success = qImage.save(filename) # use Qt's image IO functions for saving PNG/JPG/..

（1.4的另一个优点是它是纯粹的python解决方案，这使得它更轻巧。）

Answer 18

如果您在python环境Spyder中工作，那么与仅在变量资源管理器中右键单击数组，然后选择“显示图像”选项相比，它变得更加容易。

这将要求您将图像保存为dsik，主要是PNG格式。

在这种情况下，不需要PIL库。

Answer 19

Imageio是一个Python库，它提供了一个简单的界面来读取和写入各种图像数据，包括动画图像，视频，体积数据和科学格式。它是跨平台的，可以在Python 2.7和3.4+上运行，并且易于安装。

这是灰度图像的示例：

import numpy as np
import imageio

# data is numpy array with grayscale value for each pixel.
data = np.array([70,80,82,72,58,58,60,63,54,58,60,48,89,115,121,119])

# 16 pixels can be converted into square of 4x4 or 2x8 or 8x2
data = data.reshape((4, 4)).astype('uint8')

# save image
imageio.imwrite('pic.jpg', data)

Answer 20

使用pygame

因此这应该可以按照我的测试进行（如果您没有使用pip安装pygame，则必须安装pygame-> pip install pygame（有时不起作用，因此在这种情况下，您必须下载滚轮或某物，但您可以在Google上查询））：

import pygame


pygame.init()
win = pygame.display.set_mode((128, 128))
pygame.surfarray.blit_array(win, yourarray)
pygame.display.update()
pygame.image.save(win, 'yourfilename.png')

请记住要根据您的阵列更改显示宽度和高度

这是一个示例，运行以下代码：

import pygame
from numpy import zeros


pygame.init()
win = pygame.display.set_mode((128, 128))
striped = zeros((128, 128, 3))
striped[:] = (255, 0, 0)
striped[:, ::3] = (0, 255, 255)
pygame.surfarray.blit_array(win, striped)
pygame.display.update()
pygame.image.save(win, 'yourfilename.png')

将Numpy数组保存为图像

20 个答案: