Ich habe ein Array thusly erstellt:Wie konvertiere ich ein numpliges Array in ein Bild (und zeige es an)?
import numpy as np
data = np.zeros((512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]
Was ich dies ist ein einzelner roter Punkt in der Mitte eines 512x512 Bild anzeigen wollen. (Zumindest zu beginnen ... Ich denke, ich kann den Rest von dort herausfinden)
könnten Sie PIL (und Anzeige), um ein Bild zu erzeugen:
from PIL import Image
import numpy as np
w, h = 512, 512
data = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
data[256, 256] = [255, 0, 0]
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('my.png')
img.show()
Das funktioniert wunderbar. Vielen Dank. – jlswint
Es scheint, dass es einen Fehler gibt. Sie erstellen ein Array mit der Größe '(w, h, 3)', aber es sollte '(h, w, 3)' sein, da sich die Indizierung in PIL von der Indizierung in numpy unterscheidet. Es gibt eine verwandte Frage: http: // stackoverflow.com/questions/33725237/image-fromarray-changes-size – user502144
@ user502144: Danke für den Hinweis auf meinen Fehler. Ich hätte ein Array mit der Form '(h, w, 3)' erstellen sollen. (Es ist jetzt behoben, oben.) Die Länge der ersten Achse kann als die Anzahl der Zeilen im Array und die Länge der zweiten Achse als die Anzahl der Spalten gedacht werden. So entspricht "(h, w)" einer Anordnung von "Höhe" "h" und "Breite" "w". 'Image.fromarray' wandelt dieses Array in ein Bild mit der Höhe" h "und der Breite" w "um. – unutbu
Mit pygame können Sie ein Fenster öffnen, erhalten die Oberfläche als ein Array von Pixeln und manipulieren, wie Sie von dort wollen. Sie müssen jedoch Ihr numpy Array in das Oberflächenarray kopieren, was viel langsamer ist als das Ausführen tatsächlicher Grafikoperationen auf den pygame Oberflächen selbst.
Die Python Imaging Library kann Bilder mit Numpy-Arrays anzeigen. Schauen Sie sich auf dieser Seite Beispielcode:
EDIT: Wie die Notiz auf der Unterseite dieser Seite sagt, sollten Sie die aktuellen Release Notes überprüfen, die so viel einfacher machen:
Dies beantwortet nicht die Frage –
Kürzester Weg ist scipy zu verwenden, wie folgt aus:
from scipy.misc import toimage
toimage(data).show()
Dies erfordert die Installation von PIL oder Pillow.
Ein ähnlicher Ansatz erfordert auch PIL oder Kissen, aber die ein anderer Betrachter ist berufen kann: diese
from scipy.misc import imshow
imshow(data)
Meinen Sie gerade?
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.show()
Dies ist genauer als PIL. PIL skaliert/normalisiert die Array-Werte, während pyplot die tatsächlichen RGB-Werte so verwendet, wie sie sind. – GaryO
Danke! verdient das Abzeichen der besten Antwort! –
Vielleicht gut zu wissen: Wenn Sie Graustufenbilder anzeigen möchten, ist es ratsam, 'plt.gray()' einmal in Ihrem Code aufzurufen, um alle folgenden Graphen in Graustufen umzuschalten. Nicht was das OP will, aber trotzdem gut zu wissen. – Cerno
Siehe auch http://stackoverflow.com/questions/902761/saving-a-numpy-array-as- Ein Bild, obwohl dieses die Einschränkung auferlegte, dass PIL nicht verwendet werden konnte. –