将图像 ( png ) 转换为矩阵，然后转换为一维数组答案

【问题标题】：Convert Image ( png ) To Matrix And Then To 1D Array将图像 ( png ) 转换为矩阵，然后转换为一维数组
【发布时间】：2013-03-14 18:58:30
【问题描述】：

我有 5 张图片，我想将每个图像转换为一维数组并将其作为向量放入矩阵中。
我希望能够再次将每个向量转换为图像。

img = Image.open('orig.png').convert('RGBA')
a = np.array(img)

我不熟悉 numpy 的所有功能，想知道是否有其他工具可以使用。
谢谢。

【问题讨论】：

标签： python image-processing numpy

【解决方案1】：

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open('orig.png').convert('RGBA')
arr = np.array(img)

# record the original shape
shape = arr.shape

# make a 1-dimensional view of arr
flat_arr = arr.ravel()

# convert it to a matrix
vector = np.matrix(flat_arr)

# do something to the vector
vector[:,::10] = 128

# reform a numpy array of the original shape
arr2 = np.asarray(vector).reshape(shape)

# make a PIL image
img2 = Image.fromarray(arr2, 'RGBA')
img2.show()

【讨论】：

在#对向量做一些事情，我想对图像进行归一化（作为向量）我需要做线性归一化还是直方图均衡？还有一个问题，我可以使用你的代码作为函数，如果我有一组图像，我如何将它们全部放在一个大矩阵中，并且每个图像都是一个向量？
请显示您用于规范化的代码。我不明白您为什么要将 5 个图像放在一个矩阵中，以及您打算如何规范化它们。
因为我想做人脸空间，每个向量都是一个图像，我想用直方图均衡化因为我想学习人脸识别是如何工作的！
@jameshwartlopez：感谢您的错误报告。如今，导入 Image 的正确方法是from PIL import Image。如果您没有安装 PIL，请考虑 installing Pillow，这是 PIL 的 actively developed 分支。
看来 NumPy.matrix() 将被弃用。这是 StackOverflow 文章的链接，该文章提供了替代方案 stackoverflow.com/questions/53254738/…

【解决方案2】：

我曾经使用以下代码将 2D 转换为 1D 图像数组：

import numpy as np
from scipy import misc
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

face = misc.imread('face1.jpg');
f=misc.face(gray=True)
[width1,height1]=[f.shape[0],f.shape[1]]
f2=f.reshape(width1*height1);

但我还不知道如何稍后在代码中将其改回二维，另外请注意，并非所有导入的库都是必需的，希望对您有所帮助

【讨论】：

【解决方案3】：

import matplotlib.pyplot as plt

img = plt.imread('orig.png')
rows,cols,colors = img.shape # gives dimensions for RGB array
img_size = rows*cols*colors
img_1D_vector = img.reshape(img_size)
# you can recover the orginal image with:
img2 = img_1D_vector.reshape(rows,cols,colors)

请注意，img.shape 返回一个元组，上面对rows,cols,colors 的多重赋值让我们计算与一维向量相互转换所需的元素数量。

您可以显示 img 和 img2 以查看它们是否相同：

plt.imshow(img) # followed by 
plt.show() # to show the first image, then 
plt.imshow(img2) # followed by
plt.show() # to show you the second image.

请记住，在 python 终端中，您必须关闭 plt.show() 窗口才能返回终端以显示下一张图片。

对我来说这是有道理的，并且只依赖于 matplotlib.pyplot。它也适用于 jpg 和 tif 图像等。我尝试使用的 png 具有 float32 dtype，而我尝试使用的 jpg 和 tif 具有 uint8 dtype（dtype = 数据类型）；每个似乎都有效。

我希望这会有所帮助。

【讨论】：