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我有一个 jpg 图像，使用 PIL 我正在获取图像的像素数据，对某些像素进行一些更改（循环排列 RGB 值）（保持其他像素不变），然后将其保存为新图像。但是似乎其他像素的数据正在改变？问题是什么？这是附上的代码

import numpy as np
import Image as img


def NumOcurr(DigArray,i):
    val = DigArray[i]
    count=0
    for j in np.arange(i):
        if (DigArray[j]==val):
            count=count+1
    return count        

def CycPermuteR(A):
    t1 = A[0]
    t2 = A[1]
    t3 = A[2]
    A[0] = t3
    A[1] = t1
    A[2] = t2
    return A
##################################
### put the number in an array ###
##################################
number = np.loadtxt("C:\Users\Sthitadhi Roy\Documents\Pixel Data Encryption\Number.txt")
DigArray = np.zeros(16)

for i in np.arange(16):
    DigArray[-1-i] = number%10
    number = int(number/10)

print DigArray

##################################
## Pixel Data for original #######
##################################    
OrigImg = img.open("C:\Users\Sthitadhi Roy\Documents\Pixel Data Encryption\Nondescript.jpg")             
PixelData = OrigImg.load()
print PixelData[0,0]
#################################
## Change Pixel Data ############
#################################
for i in range(16):
    TempPixelData = PixelData[i,DigArray[i]]
    TempPixelData = np.array(TempPixelData)
    TPD = TempPixelData.copy()
    CycPermuteR(TPD)
    PixelData[i,DigArray[i]] = (TPD[0],TPD[1],TPD[2])

print PixelData[0,0]    
OrigImg.save("C:\Users\Sthitadhi Roy\Documents\Pixel Data Encryption\Modified.jpg")   

NewImg = img.open("C:\Users\Sthitadhi Roy\Documents\Pixel Data Encryption\Modified.jpg")             
PixelDataN = NewImg.load()
print PixelDataN[0,0]

这是输出

[ 5.  2.  3.  6.  4.  5.  8.  7.  4.  5.  8.  3.  1.  2.  4.  8.]
(148, 136, 98)
(148, 136, 98)
(146, 137, 108)

正如你所看到的第 0 个元素DigArray是 5，所以它应该[0,0]保持像素不变。用于更改像素数据的操作是正确的，因为它也保持不变，如输出的第三行所示。但是在我将它保存为新图像然后再次重新加载它之后，[0,0]像素不再具有相同的数据。

为什么会发生这种情况，如何解决？

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您正在以JPEG 格式保存图像，这是一种压缩的有损格式。

尝试将图像保存为PNG，这是一种无损格式。

import os
imagedir = "C:\Users\Sthitadhi Roy\Documents\Pixel Data Encryption"

OrigImg.save(os.path.join(imagedir, "Modified.jpg"))
于 2013-05-05T16:12:22.043 回答