数组中的图像未显示正确的结果

Question

我正在生成点阵的二进制配置，我想将它们保存为黑白图像。我在 Python 3.7 上使用以下代码：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image

L = 10
s = 2*np.random.randint(2, size=(L, L))-1
s = (s + 1) * 255/ 2
s.astype(np.uint8)
img = Image.fromarray(s, mode = 'L')
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

img.save('test.jpg')

img2 = Image.open('test.jpg').convert('L')
data = asarray(img2).astype(int)
print(data)

这是我生成的随机数组：

[[255.   0.   0.   0.   0. 255. 255.   0.   0. 255.]
 [  0.   0.   0. 255.   0. 255.   0.   0. 255.   0.]
 [  0.   0.   0. 255. 255. 255.   0. 255.   0. 255.]
 [255. 255. 255. 255. 255. 255.   0. 255. 255. 255.]
 [255. 255.   0.   0.   0.   0. 255.   0. 255.   0.]
 [255. 255.   0.   0. 255.   0. 255.   0.   0.   0.]
 [  0.   0. 255. 255.   0. 255. 255.   0.   0.   0.]
 [  0. 255.   0. 255.   0. 255. 255.   0. 255.   0.]
 [  0. 255.   0.   0. 255. 255. 255. 255. 255. 255.]
 [  0. 255.   0.   0. 255.   0. 255. 255.   0.   0.]]

但代码输出的图像与我预期的完全不同。我得到的结果是以下图像，似乎与该数组没有任何关系：

obtained image

虽然我期待这个

expected image

我从 Mathematica 中的数组可视化中得到的。请注意，在代码末尾，我保存并检索图像。当我将它作为数组检索时，我获得了

[[  0   3   0  11   0 216 106  67   0   3]
 [  0   5   0  10   2   7   7   0   0   1]
 [  2   0   7   0   0   1   0   0   1   0]
 [ 10   0   0   3   8   0   8  14   3   3]
 [  0  12   0  21   0 219 111  43   0   0]
 [  4   8   0 206 114  86   0  15   1   1]
 [  0   0  22   0   8   0   0   7   7   0]
 [  6   0   0   9   0   8   6 221 102  81]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]]

与原来的数组s完全不同。如果有人能指出我做错了什么，我将不胜感激。

Answer 1

这是由于plt.imshow 使用的颜色图。默认情况下，它将显示从深蓝色到亮黄色的灰度图像。尝试添加一个可选参数，称为cmap：

plt.imshow(img ,cmap='gray')

Answer 2

有两个问题：

• 您将其保存为有损 JPEG - 允许更改像素以节省空间。如果您关心像素是否准确保存，请使用无损格式，例如 PNG

• 你没有保存更改dtype的效果，所以你使用的变量仍然是一个浮点数-我在下面的代码中对其进行了注释

---

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Generate random but repeatable lattice
np.random.seed(42)
L = 10
s = 2*np.random.randint(2, size=(L, L))-1
s = (s + 1) * 255/ 2
sA = s.astype(np.uint8)     # <--- YOUR CODE GOES WRONG HERE

# Now make into "PIL Image" and save as lossless PNG (not JPEG)
imA = Image.fromarray(sA)
imA.save('result.png')
imA.show()

# Now load back from disk
imB = Image.open('result.png')
sB  = np.array(imB)
imB.show()

# Check we get the same Numpy array
if np.allclose(sA, sB):
    print('Arrays are equal')
else:
    print('ERROR: Arrays differ')