11

我有一个包含 3,076,568 个二进制值(1 和 0)的 NumPy 数组。我想将其转换为矩阵,然后转换为 Python 中的灰度图像。

但是,当我尝试将数组重塑为 1,538,284 x 1,538,284 矩阵时,出现内存错误。

如何减小矩阵的大小,使其变成适合屏幕的图像而不会丢失唯一性/数据?

此外,我如何将其变成灰度图像?

任何帮助或建议将不胜感激。谢谢你。

4

4 回答 4

22

您的“二进制值”数组是字节数组?

如果是这样,您可以在调整大小后执行(使用Pillow):

from PIL import Image
im = Image.fromarray(arr)

然后im.show()去看看。

如果您的数组只有 0 和 1(1 位深度或黑白),您可能需要将其乘以 255

im = Image.fromarray(arr * 255)

这里有一个例子:

>>> arr = numpy.random.randint(0,256, 100*100) #example of a 1-D array
>>> arr.resize((100,100))
>>> im = Image.fromarray(arr)
>>> im.show()

随机图像

编辑(2018):

这个问题是在 2011 年编写的,并且 Pillow 自从要求mode='L'在加载时使用参数后发生了变化fromarray

同样在下面的评论中,据说arr.astype(np.uint8)也需要,但我还没有测试过

于 2011-10-08T05:25:33.920 回答
11

不需要使用 PIL,您可以直接使用 pyplot 绘制数组(见下文)。要保存到文件,您可以使用plt.imsave('fname.png', im).

在此处输入图像描述

代码如下。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = (np.random.rand(1754**2) < 0.5).astype(int)

im = x.reshape(1754, 1754)
plt.gray()
plt.imshow(im)

您还可以使用plt.show(im)在新窗口中显示图像。

于 2011-10-08T10:56:05.450 回答
3

您可以使用scipy.misc.toimageand来执行此操作im.save("foobar.png")

#!/usr/bin/env python

# your data is "array" - I just made this for testing
width, height = 512, 100
import numpy as np
array = (np.random.rand(width*height) < 0.5).astype(int)
array = array.reshape(height, width)

# what you need
from scipy.misc import toimage

im = toimage(array)
im.save("foobar.png")

这使

在此处输入图像描述

于 2015-12-30T16:16:23.450 回答
1

例如,如果您的 PC 中有一个带有一些数据(图像)的 txt 文件,为了将这些数据可视化为灰度图像,您可以使用以下命令:

with open("example.txt", "r") as f:
data = [i.strip("\n").split() for i in f.readlines()]
data1 = np.array(data, dtype=float)
plt.figure(1)
plt.gray()
plt.imshow(data1)
plt.show()
于 2018-02-22T09:25:24.100 回答