将灰度值的二维 Numpy 数组转换为 PIL 图像答案

【问题标题】：Converting 2D Numpy array of grayscale values to a PIL image将灰度值的二维 Numpy 数组转换为 PIL 图像
【发布时间】：2016-06-01 02:38:33
【问题描述】：

假设我有一个 0 到 1 范围内的 2D Numpy 值数组，它表示灰度图像。然后如何将其转换为 PIL Image 对象？迄今为止的所有尝试都产生了极其奇怪的分散像素或黑色图像。

for x in range(image.shape[0]):
    for y in range(image.shape[1]):
        image[y][x] = numpy.uint8(255 * (image[x][y] - min) / (max - min))

#Create a PIL image.
img = Image.fromarray(image, 'L')

在上面的代码中，numpy 数组图像由 (image[x][y] - min) / (max - min) 归一化，因此每个值都在 0 到 1 的范围内。然后乘以 255 和转换为 8 位整数。理论上，这应该通过具有模式 L 的 Image.fromarray 处理成灰度图像 - 但结果是一组分散的白色像素。

【问题讨论】：

您使用的是最新版本的Pillow，PIL 的维护分支，还是使用原始 PIL？
+MattDMo 我使用的是最新版本的 Pillow，尤其是 Python 3.4
请edit您的问题并发布您迄今为止尝试过的内容，包括示例输入、预期输出、实际输出（如果有）以及全文任何错误或追溯。
+MattDMo 我编辑了，但我可以添加的信息并不多。这不是一个具体的问题，而是一个普遍的问题。

标签： python numpy python-imaging-library

【解决方案1】：

我认为答案是错误的。 Image.fromarray( ____ , 'L') 函数似乎只适用于 0 到 255 之间的整数数组。我为此使用 np.uint8 函数。

如果您尝试制作渐变，您可以看到这一点。

import numpy as np
from PIL import Image

# gradient between 0 and 1 for 256*256
array = np.linspace(0,1,256*256)

# reshape to 2d
mat = np.reshape(array,(256,256))

# Creates PIL image
img = Image.fromarray(np.uint8(mat * 255) , 'L')
img.show()

制作干净的渐变

对

import numpy as np
from PIL import Image

# gradient between 0 and 1 for 256*256
array = np.linspace(0,1,256*256)

# reshape to 2d
mat = np.reshape(array,(256,256))

# Creates PIL image
img = Image.fromarray( mat , 'L')
img.show()

具有相同的神器。

【讨论】：

np.uint8 很重要。我以前使用过 .astype(int) ，也通过乘以 255 来缩放 0...1 值，但只得到完全黑色的图像。 uint8 是解决方法。

【解决方案2】：

如果我理解您的问题，您想使用 PIL 获得灰度图像。

如果是这种情况，您不需要将每个像素乘以 255。

以下对我有用

import numpy as np
from PIL import Image

# Creates a random image 100*100 pixels
mat = np.random.random((100,100))

# Creates PIL image
img = Image.fromarray(mat, 'L')
img.show()

【讨论】：

我试过这个并且得到了非常明显的图像伪影 - 每 7 个左右像素就有可见的垂直条。最新版本的 Pillow 是否有可能直接坏掉了？
我也得到了文物。如果我使用 img = Image.fromarray(np.uint8(mat), 'L')，那么一切正常。

【解决方案3】：

im = Image.fromarray(np.uint8(mat), 'L')

或

im = Image.fromarray(np.uint8(mat))

显然它接受类型 np.uint8（在此处插入数组），也可以为了简洁而删除 'L'。

【讨论】：