使用Pillow和Python 3从RGB列表创建图像

Question

我有一个RGB数据列表：

cdata=[R1, G1, B1, R2, G2, B2,..., Rn, Gn, Bn]

每个值都介于0到255之间。

我正在尝试使用Pillow 5.0.0将此数组重新构建为图像。 在Python 2下，我可以通过以下方式将值列表转换为字节字符串：

        cdata2 = []
        gidx = len(cdata)//3
        bidx = len(cdata)//3*2
        for i in range(len(cdata)//3):
            cdata2.append(cdata[i])
            cdata2.append(cdata[i+gidx])
            cdata2.append(cdata[i+bidx])

        data = ""
        for c in cdata2:
            data += chr(c)

        im = Image.frombytes("RGB", (420, 560), data)

然后将'im'重新编码为base64，并在HTML模板中以PNG格式显示。

不幸的是，在Python 3中无法实现此功能，我遇到了如下错误：

UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode characters in position 42099-42101: character maps to <undefined>

此外，Pillow 5文档现在建议使用：

im = Image.open(StringIO(data))

但我不能使其与我上面构建的字符串一起工作。有没有更聪明的方法来做这个？非常感谢您的帮助。

- Zebulon

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在Python 3中，普通字符串用于（Unicode）文本，不要尝试将它们用于二进制数据。相反，您应该使用bytearray或可能的bytes对象。Numpy是一个选项吗？为什么你的RGB值范围是0-254而不是0-255？ - PM 2Ring

谢谢PM 2Ring。是的，它们确实是255，我会更正的。我可以使用Numpy。请问您如何编码RGB通道数据以便在Pillow中使用呢？ - Zebulon

Answer 1

这里有一个使用frombytes的例子。这仅仅是使用纯Python，没有Numpy。如果你正在使用Numpy创建RGB值，那么可以使用Image.fromarray方法将Numpy数据转换为PIL图像。

这里的重要步骤是将RGB值列表转换为bytes对象，只需将其传递给bytes构造函数即可轻松完成。

from colorsys import hsv_to_rgb
from PIL import Image

# Make some RGB values. 
# Cycle through hue vertically & saturation horizontally
colors = []
for hue in range(360):
    for sat in range(100):
        # Convert color from HSV to RGB
        rgb = hsv_to_rgb(hue/360, sat/100, 1)
        rgb = [int(0.5 + 255*u) for u in rgb]
        colors.extend(rgb)

# Convert list to bytes
colors = bytes(colors)
img = Image.frombytes('RGB', (100, 360), colors)
img.show()
img.save('hues.png')

输出

- PM 2Ring

Answer 2

使用 Image.frombytes 方法。Image.open 用于打开编码图像（如 jpg 或 png），而非原始的 RGB 数据。

使用 bytes 构造函数可以轻松构建所需的字节数据。

img_bytes = bytes([R1, G1, B1, R2, G2, B2,..., Rn, Gn, Bn])

然后我们可以这样创建一个图像：

im = Image.frombytes("RGB", (width, height), img_bytes)

- Aran-Fey

Answer 3

如果您想要编写既兼容Python2又兼容Python3的代码，您可以使用struct或array模块：

# Works from Python 2.5 (maybe earlier) to Python 3.x
import struct
cdata = [...]
bindata = struct.pack("<%dB" % len(cdata), *cdata)
# And then use PIL's Image.frombytes() to construct the Image() from bindata

或者：

import array
cdata = [...]
a = array.array("B", cdata)
bindata = a.tostring()
# And then use PIL's Image.frombytes() to construct the Image() from bindata
# This should be faster than struct, but I didn't test it for speed

- Dalen