如何将PIL图像转换成NumPy数组？

Question

我怎样将PIL中的Image和NumPy数组相互转换，以便我能够进行比PIL的PixelAccess更快速的像素级变换？我可以使用以下方式将其转换为NumPy数组：

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

但是，当我修改了数组后，如何将其重新加载到PIL Image中呢？pic.putdata()不起作用。

- akdom

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请注意，pic.size[0] 和 pic.size[1] 应该交换位置（即reshape(pic.size[1], pic.size[0], 3)），因为 size 表示的是宽度乘以高度，而矩阵排序应该是行数乘以列数。请注意不要改变原始含义。 - foges

Answer 1

您没有说明putdata()的具体行为方式。我假设您正在进行

>>> pic.putdata(a)
Traceback (most recent call last):
  File "...blablabla.../PIL/Image.py", line 1185, in putdata
    self.im.putdata(data, scale, offset)
SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple

这是因为putdata期望一个元组序列，而你提供了一个numpy数组。这

>>> data = list(tuple(pixel) for pixel in pix)
>>> pic.putdata(data)

这段代码可以工作，但速度非常慢。

从PIL 1.1.6版本开始，正确的将图像和numpy数组之间进行转换的方法就是：

>>> pix = numpy.array(pic)

尽管生成的数组格式与您的不同（在这种情况下是三维数组或行/列/RGB），但之后您对数组进行更改后，应该能够使用pic.putdata(pix)或使用Image.fromarray(pix)创建一个新图像。

- dF

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该页面将numpy.asarray(pic)列为“适当”的转换方式，而不是numpy.array(pic)。根据此答案，array会创建一个副本，而asarray则不会（但是结果将是只读的）。 - Arthur Tacca

第二个答案更好。 - Nathan majicvr.com

类型检查警告：'期望类型为 'Union[ndarray, Iterable, int, float]'，但实际得到的是 'Image'' - David Taub

Answer 2

将I作为一个数组打开：

>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg'))

对I进行一些处理，然后将其转换回图像：

>>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I))

来源：使用FFT和Python过滤numpy图像

如果由于某些原因您希望明确执行此操作，则可以使用pil2array()和array2pil()函数并在此页面中的correlation.zip上使用getdata()。

- endolith

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@ArditS：你是否先导入了Image？你是否已经安装了PIL？ - endolith

需要进行 uint8 转换吗？ - Neil Traft

numpy.asarray(Image.open(filename)) 似乎适用于 .jpg 图像但不适用于 .png。结果显示为 array(<PngImagePlugin.PngImageFile image mode=LA size=500x500 at 0x3468198>, dtype=object)。似乎没有显式命名的方法可以解决这个 PngImagePlugin.PngImageFile 对象的问题。我猜我应该将这个问题作为一个新问题提出，但它与本主题非常相关。有人明白这里出了什么问题吗？ - jez

这是为什么速度快得多的原因：getdata（）返回类似序列的对象（http://pillow.readthedocs.io/en/3.4.x/reference/Image.html＃PIL.Image.Image.getdata），但 Pillow 图像实现了 __array_interface__，这使得 numpy 可以访问图像的原始字节，而不必经过迭代器（请参见 https://github.com/python-pillow/Pillow/blob/730cf93c32ffb747c018afffe597ef9ae264a20a/PIL/Image.py#L633 和 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.interface.html）。你甚至可以使用 numpy.array(PIL.Image.open('test.jpg'))。 - tdp2110

在将图像对象转换为numpy数组之前，请检查该对象是否已关闭。我遇到过同样的问题，发现在某处关闭了图像对象。 - Shaohua Li

Answer 3

我正在使用Python 3.5中的Pillow 4.1.1（PIL的后继者）。在Pillow和numpy之间进行转换非常简单。

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('1.jpg')
im2arr = np.array(im) # im2arr.shape: height x width x channel
arr2im = Image.fromarray(im2arr)

需要注意的一件事是，Pillow风格的im是按列主顺序排列的，而numpy风格的im2arr是按行主顺序排列的。然而，函数Image.fromarray已经考虑到了这一点。也就是说，在上面的例子中，arr2im.size == im.size和arr2im.mode == im.mode。在处理转换后的numpy数组时，我们应该注意HxWxC数据格式，例如将变换im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0)或im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1))转换为CxHxW格式。

- Daniel

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这是一个非常干净的例子，包括导入语句（感谢提供细节）。让我们投票支持这个答案，以增加其可见性。 - David Parks

我发现当将PIL绘制的图像转换为numpy数组时，使用matplotlib imshow在数组上显示它时，会显示为倒置的，需要使用np.flipud进行修复。尽管我的PIL图像是使用ImageDraw.Draw从头创建的。我认为人们必须小心他们的坐标原点来自哪里。 - CMCDragonkai

谢谢！我已经找了半天了，终于找到了答案。这解决了我的问题，使得绘图图像的轴恢复到原始状态。 - Tinkerbell

Answer 4

您需要这样将图像转换为numpy数组：

您需要通过以下方式将图像转换为numpy数组：

import numpy
import PIL

img = PIL.Image.open("foo.jpg").convert("L")
imgarr = numpy.array(img) 

- Billal Begueradj

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这种转换方式可以保留图像，但会导致颜色的损失。有没有什么方法可以避免颜色损失？ - Moondra

如果我理解您的问题，您可以通过将.convert("L")替换为.convert("RGB")来实现。 - Billal Begueradj

"L" 会将图像转换为灰度。 - qwr

Answer 5

将Numpy转换为PIL图像，以及PIL转换为Numpy

import numpy as np
from PIL import Image

def pilToNumpy(img):
    return np.array(img)

def NumpyToPil(img):
    return Image.fromarray(img)

- Kamran Gasimov

Answer 6

今天我使用的例子是：

import PIL
import numpy
from PIL import Image

def resize_image(numpy_array_image, new_height):
    # convert nympy array image to PIL.Image
    image = Image.fromarray(numpy.uint8(numpy_array_image))
    old_width = float(image.size[0])
    old_height = float(image.size[1])
    ratio = float( new_height / old_height)
    new_width = int(old_width * ratio)
    image = image.resize((new_width, new_height), PIL.Image.ANTIALIAS)
    # convert PIL.Image into nympy array back again
    return array(image)

- Uki D. Lucas

Answer 7

我可以为 svgtrace 作证，我发现它既超级简单又相对快速。在这里找到它：https://pypi.org/project/svgtrace/

这是我使用它的方法：

from svgtrace import trace

asset_path = 'image.png'
save_path = 'traced_image.svg'

Path(save_path).write_text(trace(asset_path), encoding='utf-8')

在我的机器上（MacBook Pro 2017），一张 1080x1080px 的图片平均需要 3 秒钟。

- Carl J. Kurtz

Answer 8

如果您的图像以Blob格式（即在数据库中）存储，您可以使用Billal Begueradj解释的相同技术将图像从Blobs转换为字节数组。

在我的情况下，我需要将我的图像存储在数据库表中的blob列中：

def select_all_X_values(conn):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT ImageData from PiecesTable")    
    rows = cur.fetchall()    
    return rows

我随后创建了一个辅助函数，将我的数据集转换为np.array：

X_dataset = select_all_X_values(conn)
imagesList = convertToByteIO(np.array(X_dataset))

def convertToByteIO(imagesArray):
    """
    # Converts an array of images into an array of Bytes
    """
    imagesList = []

    for i in range(len(imagesArray)):  
        img = Image.open(BytesIO(imagesArray[i])).convert("RGB")
        imagesList.insert(i, np.array(img))

    return imagesList

此后，我能够在我的神经网络中使用byteArrays。

plt.imshow(imagesList[0])

- Charles Vogt

Answer 9

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

您可以将图像转换为numpy数组，方法是在挤压出特征（反归一化）后将图像解析到numpy()函数中。

- Thiyagu

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这是用于在例如PyTorch中numpy和张量之间进行转换的。这个问题是关于PIL的。 - moi