加载图像¶
| 日期 | 2008-12-08（上次修改），2006-10-10（创建） |
|---|
图像处理通常在以 PNG 文件存储的灰度图像上进行。我们如何将该文件导入/导出到 {{{python}}} 中？
- 以下是用 Matplotlib 使用 {{{imread}}} 函数执行此操作的食谱（您的图像名为 {{{lena.png}}})。
from pylab import imread, imshow, gray, mean
a = imread('lena.png')
# generates a RGB image, so do
aa=mean(a,2) # to get a 2-D array
imshow(aa)
gray()
这允许进行一些处理以进行进一步导出，例如 [:Cookbook/Matplotlib/converting_a_matrix_to_a_raster_image:将矩阵转换为栅格图像]。在最新版本的 pylab 中（检查您的 {{{pylab.matplotlib.version}}} 是否高于 {{{'0.98.0'}}})，如果图像为灰度，您将直接获得一个 2D numpy 数组。
- 要写入图像，请执行
import Image mode = 'L' size= (256, 256) imNew=Image.new(mode , size) mat = numpy.random.uniform(size = size) data = numpy.ravel(mat) data = numpy.floor(data * 256)
imNew.putdata(data) imNew.save("rand.png") </code>
- 此类函数也存在于 {{{scipy.misc}}} 中，例如 {{{scipy.misc.imsave}}} 用于创建彩色图像：
from scipy.misc import imsave import numpy a = numpy.zeros((4,4,3)) a[0,0,:] = [128, 0 , 255] imsave('graybackground_with_a_greyish_blue_square_on_top.png',a)
- 要定义范围，请使用：
from scipy.misc import toimage import numpy a = numpy.random.rand(25,50) #介于 0. 和 1. 之间 toimage(a, cmin=0., cmax=2.).save('low_contrast_snow.png')（改编自 http://telin.ugent.be/~slippens/drupal/scipy_unscaledimsave )
- 有一个更直接的方法，由 http://jehiah.cz/archive/creating-images-with-numpy 建议。
章节作者：LaurentPerrinet