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  Pillow - 带有 Numpy 的机器学习

  • 简述

    在本章中，我们使用 numpy 来存储和操作图像数据，使用 python 图像库 - “pillow”。
    在继续本章之前，以管理员模式打开命令提示符并在其中执行以下命令以安装 numpy - 
    
pip install numpy
    Note− 仅当您安装并更新了 PIP 时才有效。

  • 从 Numpy 数组创建图像

    使用 PIL 创建 RGB 图像并将其保存为 jpg 文件。在以下示例中，我们将 -
    • 创建一个 150 x 250 像素的阵列。
    • 用橙色填充数组的左半部分。
    • 用蓝色填充数组的右半部分。 
    
from PIL import Image
import numpy as np
arr = np.zeros([150, 250, 3], dtype=np.uint8)
arr[:,:100] = [255, 128, 0]
arr[:,100:] = [0, 0, 255]
img = Image.fromarray(arr)
img.show()
img.save("RGB_image.jpg")

    输出

    numpy 数组

  • 创建灰度图像

    创建灰度图像与创建 RGB 图像略有不同。我们可以使用二维数组来创建灰度图像。 
    
from PIL import Image
import numpy as np
arr = np.zeros([150,300], dtype=np.uint8)
#Set grey value to black or white depending on x position
   for x in range(300):
      for y in range(150):
         if (x % 16) // 8 == (y % 16)//8:
            arr[y, x] = 0
         else:
            arr[y, x] = 255
img = Image.fromarray(arr)
img.show()
img.save('greyscale.jpg')

    输出

    灰度

  • 从图像创建 numpy 数组

    您可以将 PIL 图像转换为 numpy 数组，反之亦然。下面说明了一个演示相同的小程序。

    例子

    
#Import required libraries
from PIL import Image
from numpy import array
#Open Image & create image object
img = Image.open('beach1.jpg')
#Show actual image
img.show()
#Convert an image to numpy array
img2arr = array(img)
#Print the array
print(img2arr)
#Convert numpy array back to image
arr2im = Image.fromarray(img2arr)
#Display image
arr2im.show()
#Save the image generated from an array
arr2im.save("array2Image.jpg")

    输出

    如果将上述程序保存为 Example.py 并执行 -
    • 它显示原始图像。
    • 显示从中检索到的数组。
    • 将数组转换回图像并显示它。
    • 由于我们使用了 show() 方法，因此使用默认的 PNG 显示实用程序显示图像，如下所示。 
    
[[[ 0 101 120]
[ 3 108 127]
[ 1 107 123]
...
...
[[ 38 59 60]
[ 37 58 59]
[ 36 57 58]
...
[ 74 65 60]
[ 59 48 42]
[ 66 53 47]]
[[ 40 61 62]
[ 38 59 60]
[ 37 58 59]
...
[ 75 66 61]
[ 72 61 55]
[ 61 48 42]]
[[ 40 61 62]
[ 34 55 56]
[ 38 59 60]
...
[ 82 73 68]
[ 72 61 55]
[ 63 52 46]]]
    Original Image
    原始图像
    Image constructed from the array
    建造
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