灰度 .png 到 numpy 数组答案

【问题标题】：Grayscale .png to numpy array灰度 .png 到 numpy 数组
【发布时间】：2020-06-15 03:52:28
【问题描述】：

确实，这个问题已经回答过很多次了。但是，由于“太低”的声誉，我不允许对答案添加评论，我想讨论the most comprehensive answer 中提出的解决方案。

解决办法：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #Used in the comparison below

im = Image.open('file.png').convert('RGB') #Opens a picture in grayscale
pic = np.array(im)
im.close()

工作正常吗？我想知道是否会出现不可接受的质量变化。当我显示图像时，我注意到了一些差异（即 plt.imshow() 顶部的黑色行）：

im.show() #Before closing
plt.imshow(pic)

但我不知道它们是否只是转换为 np.array 的必然结果。

PS - 如果它很重要，我会提到我为颜色量化 (KMeans) 和 Floyd 抖动准备图像。

PPS - 如果您建议我如何不要发布重复的问题，而是直接讨论答案 - 我们将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy png grayscale image-conversion

【解决方案1】：

试试看！

from PIL import Image 
import numpy as np

# Other answer method
im1 = Image.open('gray.png').convert('L')
im1 = np.stack((im1,)*3, axis=-1)

# Your method
im2 = Image.open('gray.png').convert('RGB')                  
im2 = np.array(im2) 

# Test if identical
print(np.array_equal(im1,im2))

样本输出

True

我想说一个不同的方面是，即使输入图像是彩色的，另一个答案中的方法也可以工作（只要它实际上制作了 R=G=B 的灰度图像），而您的方法将生成彩色图像。

【讨论】：

非常好的和简单的答案，谢谢。我不知道np.array_equal，但我一定会喜欢的。实际上，我生成了彩色图像，但是我的程序并不能预测给定图片的调色板。它稍后会测试它是彩色还是灰色，然后调整代码以修改图像。如果我使用convert('L') 方法，我只会对灰度图片进行操作。最后，再次感谢您！
改善或不改善 - 你应得的。

【解决方案2】：

我正在做类似的事情，我不知道为什么，但我遇到了一堆问题。最后，这对我来说效果很好，没有丢失任何数据。

from PIL import Image
import numpy as np
img=np.array(Image.open(filename).convert('L'))

并转换回来：

import imageio
array = array.astype(np.uint8)
imageio.imwrite(newfilename, array)

编辑：这仅适用于黑白图像。彩色图像需要 3D 数组而不是 2D 数组

【讨论】：