一维数组到RGB图像？答案

【问题标题】：1D array to RGB image?一维数组到RGB图像？
【发布时间】：2020-05-15 18:55:36
【问题描述】：

我有一个一维图像数组，其中存储了 32X32 彩色图像，首先 1024 为红色，1024 为绿色，1024 为蓝色。图像以行主要顺序存储，因此现在数组的前 32 个条目是图像第一行的红色通道值。

样本看起来像 X[0]

(array([255., 252., 253., ..., 173., 231., 248.], dtype=float32)

我尝试将数组重新整形为 3 部分，但构造的图像看起来并不像任何东西。

代码

a = X[0].reshape(3,-1).T.reshape(32,-1,3)
Image.fromarray(a, 'RGB')

生成的图像如下所示

也许数据集只是随机数。

【问题讨论】：

X[0] 是一张图片吗？什么形状？ (3072,)?如果是这样，我会尝试改写为（3,1024），然后改写为（3,32,32）。转置 (1,2,0) 将使其 (32,32,3) 可能转换为 image
是的 X[0] 是一张图片。
你可以堆叠 3 个平面，基本上是 img = np.dstack((X[:1024], X[1024:2048], X[2048:])) 并重新整形为 (32,32)。

标签： python image numpy

【解决方案1】：

我们需要置换轴，同样我们可以使用np.transpose -

H,W = 32,32 # image dimensions
img_0 = X[0].reshape(3,H,W).transpose(1,2,0)

如果你有一个图像数组存储在2D数组的行中，即第一行表示X[0]，第二行表示X[1]等等，我们可以取回所有图像，这将是一个4D数组，就这样-

img_all = X.reshape(-1,3,H,W).transpose(0,2,3,1)

为了验证，让我们创建一个最小设置：

# This is what we want as final output
In [46]: a = np.arange(18).reshape(2,3,3)

    In [52]: a
    Out[52]: 
    array([[[ 0,  1,  2],
            [ 3,  4,  5],
            [ 6,  7,  8]],

           [[ 9, 10, 11],
            [12, 13, 14],
            [15, 16, 17]]])

In [47]: H,W = 2,3 # img dimensions

# This is what we have
In [63]: b = np.hstack([a[...,i].ravel() for i in range(3)])

In [64]: b
Out[64]: 
array([ 0,  3,  6,  9, 12, 15,  1,  4,  7, 10, 13, 16,  2,  5,  8, 11, 14,
       17])

# Check if the proposed soln gives us "a" back
In [51]: np.allclose(a, b.reshape(3,H,W).transpose(1,2,0))
Out[51]: True

【讨论】：