我因此创建了一个数组：
import numpy as np
data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]
我想要做的是在 512x512 图像的中心显示一个红点。（至少开始......我想我可以从那里弄清楚其余的）
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10 回答
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以下应该有效：
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.show()
如果您使用的是 Jupyter notebook/lab，请在导入 matplotlib 之前使用此内联命令：
%matplotlib inline
更有特色的方式是安装ipymlpip install ipympl并使用
%matplotlib widget
看一个例子。
于 2010-04-17T17:43:33.423 回答
313
您可以使用 PIL 创建（和显示）图像：
from PIL import Image
import numpy as np
w, h = 512, 512
data = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
data[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # red patch in upper left
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('my.png')
img.show()
于 2010-04-17T17:46:54.520 回答
50
最短路径是使用scipy，如下所示：
from scipy.misc import toimage
toimage(data).show()
这也需要安装 PIL 或 Pillow。
类似的方法也需要 PIL 或 Pillow 但可能会调用不同的查看器：
from scipy.misc import imshow
imshow(data)
于 2010-04-17T17:42:53.327 回答
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如何通过示例显示存储在 numpy 数组中的图像（在 Jupyter 笔记本中工作）
我知道有更简单的答案，但这个答案会让您了解图像实际上是如何从 numpy 数组中绘制的。
加载示例
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
digits.images.shape #this will give you (1797, 8, 8). 1797 images, each 8 x 8 in size
一个图像的显示数组
digits.images[0]
array([[ 0., 0., 5., 13., 9., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 13., 15., 10., 15., 5., 0.],
[ 0., 3., 15., 2., 0., 11., 8., 0.],
[ 0., 4., 12., 0., 0., 8., 8., 0.],
[ 0., 5., 8., 0., 0., 9., 8., 0.],
[ 0., 4., 11., 0., 1., 12., 7., 0.],
[ 0., 2., 14., 5., 10., 12., 0., 0.],
[ 0., 0., 6., 13., 10., 0., 0., 0.]])
创建空的 10 x 10 子图以可视化 100 个图像
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(10,10, figsize=(8,8))
绘制 100 张图像
for i,ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(digits.images[i])
结果：
做什么axes.flat？
它创建了一个 numpy 枚举器，因此您可以遍历轴以在其上绘制对象。
例子：
import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
x.flat
for item in (x.flat):
print (item, end=' ')
于 2019-12-12T02:12:13.343 回答
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import numpy as np
from keras.preprocessing.image import array_to_img
img = np.zeros([525,525,3], np.uint8)
b=array_to_img(img)
b
于 2020-08-06T07:28:56.510 回答
5
使用pygame，您可以打开一个窗口，将表面作为像素数组获取，然后从那里随意操作。但是，您需要将 numpy 数组复制到表面数组中，这比在 pygame 表面本身上执行实际图形操作要慢得多。
于 2010-04-17T17:35:23.090 回答
5
使用枕头的 fromarray，例如：
from PIL import Image
from numpy import *
im = array(Image.open('image.jpg'))
Image.fromarray(im).show()
于 2019-08-21T18:54:54.557 回答
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Python 图像库可以使用 Numpy 数组显示图像。查看此页面以获取示例代码：
编辑：正如该页面底部的注释所说，您应该查看最新的发行说明，这使得这更简单：
于 2010-04-17T17:39:50.447 回答
1
使用 matplotlib 的补充。我发现它在执行计算机视觉任务时很方便。假设您获得了 dtype = int32 的数据
from matplotlib import pyplot as plot
import numpy as np
fig = plot.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# make sure your data is in H W C, otherwise you can change it by
# data = data.transpose((_, _, _))
data = np.zeros((512,512,3), dtype=np.int32)
data[256,256] = [255,0,0]
ax.imshow(data.astype(np.uint8))
于 2020-05-19T17:41:32.137 回答
0
这可能是一个可能的代码解决方案：
from skimage import io
import numpy as np
data=np.random.randn(5,2)
io.imshow(data)
于 2020-10-23T06:03:42.040 回答