Python图片转换成矩阵,矩阵数据转换成图片

本文介绍了一种将图片转换为二维矩阵的方法,并演示了如何使用Python的PIL库和NumPy将彩色图片转换为灰度图像,进而转换为浮点型的数据矩阵。此外,还展示了如何将数据矩阵重新转换回图片。
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# coding=gbk
from PIL import Image
import numpy as np
# import scipy
import matplotlib.pyplot as plt

def ImageToMatrix(filename):
    # 读取图片
    im = Image.open(filename)
    # 显示图片
#     im.show()  
    width,height = im.size
    im = im.convert("L") 
    data = im.getdata()
    data = np.matrix(data,dtype=‘float‘)/255.0
    #new_data = np.reshape(data,(width,height))
    new_data = np.reshape(data,(height,width))
    return new_data
#     new_im = Image.fromarray(new_data)
#     # 显示图片
#     new_im.show()
def MatrixToImage(data):
    data = data*255
    new_im = Image.fromarray(data.astype(np.uint8))
    return new_im



filename = ‘lena.jpg‘
data = ImageToMatrix(filename)
print data 
new_im = MatrixToImage(data)
plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation=‘nearest‘)
new_im.show()
new_im.save(‘lena_1.bmp‘)

 
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上面要先对图片去除颜色,就是变成黑白的,转换成二维数据矩阵,不去颜色的还要保存颜色的,然后后面转换就不行了,下面利用Image.fromarray(data) 新建图片

http://www.cnblogs.com/theskulls/p/4925147.html

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<think>我们已知用户的问题:如何用Python图像换为数值矩阵? 根据提供的引用,我们可以总结出几种方法,主要使用PIL(Pillow)、OpenCV、numpy等库。 步骤: 1. 读取图像:使用PIL或OpenCV读取图像文件。 2. 换为numpy数组:因为numpy数组可以方便地表示矩阵,并且进行数值操作。 引用[2]中展示了使用PIL读取图像换为numpy数组,然后显示的例子。 引用[3]中提到了使用numpy.array()将图像数据转换矩阵,并修改矩阵的值。 引用[4]中展示了从文本文件读取矩阵换为图像,但反过来,我们也可以将图像换为矩阵。 因此,我们可以按照以下步骤进行: 方法1:使用PIL(Pillow)和numpy 方法2:使用OpenCV(需要安装opencv-python) 下面分别说明两种方法。 注意:图像通常有三种模式:灰度图(单通道)和彩色图(三通道RGB或四通道RGBA)。因此,换后的矩阵可能是二维(灰度)或三维(彩色,包括高度、宽度和通道数)的。 具体步骤: 方法1:使用PIL和numpy 1. 安装必要的库:Pillow, numpy 2. 使用Image.open()打开图像 3. 将图像换为numpy数组 方法2:使用OpenCV 1. 安装opencv-python和numpy 2. 使用cv2.imread()读取图像 3. 注意:OpenCV默认读取为BGR格式,而不是RGB。 我们分别给出代码示例。 另外,引用[3]中提到,有时需要设置数组的可写属性,但一般情况下我们不需要修改,除非遇到问题。 下面我们详细说明两种方法。</think>### 使用 Python图像换为数值矩阵的方法 在 Python 中,可以通过以下步骤将图像换为数值矩阵,主要使用 `PIL`(Pillow)和 `numpy` 库实现: #### 方法 1:使用 Pillow 和 NumPy(推荐) ```python from PIL import Image import numpy as np # 读取图像文件 image = Image.open("input.jpg") # 替换为你的图片路径 # 换为 RGB 模式(确保标准三通道) if image.mode != 'RGB': image = image.convert('RGB') # 将图像换为数值矩阵 matrix = np.array(image) print("矩阵形状 (高度, 宽度, 通道):", matrix.shape) print("左上角像素值:", matrix[0][0]) # 输出示例: [R, G, B] ``` #### 方法 2:使用 OpenCV(适合 BGR 格式) ```python import cv2 # 读取图像(OpenCV 默认 BGR 格式) matrix = cv2.imread("input.jpg") # 返回直接是 NumPy 矩阵 # 换为 RGB 格式(可选) matrix_rgb = cv2.cvtColor(matrix, cv2.COLOR_BGR2RGB) ``` #### 关键说明: 1. **矩阵结构**: - 彩色图像:三维矩阵 `(高度, 宽度, 3)`,每个元素表示 `[R, G, B]` 值(0-255) - 灰度图像:二维矩阵 `(高度, 宽度)`,每个元素表示灰度值(0-255) 2. **数据类型**: - 默认生 `uint8` 类型矩阵(0-255 整数) - 可通过 `matrix.astype(np.float32)` 换为浮点型 3. **像素访问**: ```python # 获取 (x=10, y=20) 处的像素值 pixel = matrix[20, 10] # 注意:矩阵索引为 [行, 列] ``` 4. **矩阵操作示例(反色处理)**: ```python inverted_matrix = 255 - matrix # 对每个像素进行反色 Image.fromarray(inverted_matrix).save("inverted.jpg") ``` #### 注意事项: - 对于灰度图换:`image.convert('L')` 会生单通道矩阵 - 大图像处理建议使用 `matrix.tolist()` 谨慎操作,可能占用大量内存 - Alpha 通道(透明)图像会生四维矩阵 `(高度, 宽度, 4)` > **引用说明**: > 图像矩阵的核心原理是通过像素值映射到数值数组[^2],NumPy 的数组操作能高效处理图像数据[^3]。实际应用中需注意矩阵维度与颜色通道的对应关系[^4]。 --- ### 相关问题 1. **如何将生的数值矩阵反向换为图像文件?** (提示:使用 `Image.fromarray()` 或 `cv2.imwrite()`) 2. **处理大型图像矩阵时如何优化内存占用?** (提示:分块处理/使用内存映射) 3. **如何从图像矩阵中提取特定颜色的像素区域?** (提示:NumPy 条件索引操作) 4. **图像矩阵与深度学习模型输入要求的格式换技巧?** (提示:维度调整/归一化处理)
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