Bagaimana cara mengubah Gambar PIL menjadi array numpy?

Baiklah, saya bermain-main dengan mengubah objek gambar PIL bolak-balik ke array numpy sehingga saya dapat melakukan beberapa transformasi pixel demi pixel yang lebih cepat daripada yang PixelAccessdiperbolehkan oleh objek PIL . Saya telah menemukan cara untuk menempatkan informasi piksel dalam array numpy 3D yang bermanfaat dengan cara:

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

Tapi sepertinya saya tidak tahu bagaimana cara memuatnya kembali ke objek PIL setelah saya melakukan semua transformasi yang luar biasa. Saya menyadari putdata()metodenya, tetapi sepertinya tidak bisa berperilaku.

Anda tidak mengatakan bagaimana tepatnya putdata()tidak berperilaku. Saya berasumsi Anda sedang melakukannya

>>> pic.putdata(a)
Traceback (most recent call last):
  File "...blablabla.../PIL/Image.py", line 1185, in putdata
    self.im.putdata(data, scale, offset)
SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple

Ini karena putdatamengharapkan urutan tupel dan Anda memberikannya array yang numpy. Ini

>>> data = list(tuple(pixel) for pixel in pix)
>>> pic.putdata(data)

akan bekerja tetapi sangat lambat.

Pada PIL 1.1.6, cara "tepat" untuk mengkonversi antara gambar dan array numpy cukup sederhana

>>> pix = numpy.array(pic)

meskipun array yang dihasilkan dalam format yang berbeda dari milik Anda (array 3-d atau baris / kolom / rgb dalam kasus ini).

Kemudian, setelah Anda membuat perubahan pada array, Anda harus dapat melakukan pic.putdata(pix)atau membuat gambar baru dengan Image.fromarray(pix).

Buka Isebagai larik:

>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg'))

Lakukan beberapa hal untuk I, lalu, konversikan kembali ke gambar:

>>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I))

Saring gambar numpy dengan FFT, Python

Jika Anda ingin melakukannya secara eksplisit karena beberapa alasan, ada fungsi pil2array () dan array2pil () menggunakan getdata () pada halaman ini di dalam korelasi.zip.

Saya menggunakan Pillow 4.1.1 (penerus PIL) dengan Python 3.5. Konversi antara Bantal dan numpy sangat mudah.

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('1.jpg')
im2arr = np.array(im) # im2arr.shape: height x width x channel
arr2im = Image.fromarray(im2arr)

Satu hal yang perlu diperhatikan adalah bahwa bantal-gaya imadalah kolom-utama sedangkan gaya numpy im2arradalah baris-utama Namun, fungsi Image.fromarraysudah mempertimbangkan ini. Yaitu, arr2im.size == im.sizedan arr2im.mode == im.modedalam contoh di atas.

Kita harus menjaga format data HxWxC ketika memproses array numpy yang ditransformasikan, misalnya melakukan transformasi im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0)atau im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1))ke dalam format CxHxW.

Anda perlu mengubah gambar Anda menjadi array numpy dengan cara ini:

import numpy
import PIL

img = PIL.Image.open("foo.jpg").convert("L")
imgarr = numpy.array(img) 

Contohnya, saya telah menggunakan hari ini:

import PIL
import numpy
from PIL import Image

def resize_image(numpy_array_image, new_height):
    # convert nympy array image to PIL.Image
    image = Image.fromarray(numpy.uint8(numpy_array_image))
    old_width = float(image.size[0])
    old_height = float(image.size[1])
    ratio = float( new_height / old_height)
    new_width = int(old_width * ratio)
    image = image.resize((new_width, new_height), PIL.Image.ANTIALIAS)
    # convert PIL.Image into nympy array back again
    return array(image)

Jika gambar Anda disimpan dalam format Blob (yaitu dalam database), Anda dapat menggunakan teknik yang sama yang dijelaskan oleh Billal Begueradj untuk mengubah gambar Anda dari Blobs ke array byte.

Dalam kasus saya, saya membutuhkan gambar saya di mana disimpan dalam kolom gumpalan di tabel db:

def select_all_X_values(conn):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT ImageData from PiecesTable")    
    rows = cur.fetchall()    
    return rows

Saya kemudian membuat fungsi pembantu untuk mengubah dataset saya menjadi np.array:

X_dataset = select_all_X_values(conn)
imagesList = convertToByteIO(np.array(X_dataset))

def convertToByteIO(imagesArray):
    """
    # Converts an array of images into an array of Bytes
    """
    imagesList = []

    for i in range(len(imagesArray)):  
        img = Image.open(BytesIO(imagesArray[i])).convert("RGB")
        imagesList.insert(i, np.array(img))

    return imagesList

Setelah ini, saya bisa menggunakan byteArrays di Jaringan Saraf saya.

plt.imshow(imagesList[0])

Konversi Numpy to PILgambar danPIL to Numpy

import numpy as np
from PIL import Image

def pilToNumpy(img):
    return np.array(img)

def NumpyToPil(img):
    return Image.fromarray(img)

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

Anda dapat mengubah gambar menjadi fungsi numpy dengan mem-parsing gambar ke fungsi numpy () setelah menghilangkan fitur-fiturnya (tidak normalisasi)