scikit- image :用imsave将ndarray写到image，用imread读回，数据不匹配
scikit- image :用imsave将ndarray写到image，用imread读回，数据不匹配
提问于 2017-11-18 10:49:16
下面是最小的工作示例：
import numpy as np
from skimage.io import imsave, imread
image = np.array([[[109, 232, 173],
[ 55, 35, 144]],
[[ 43, 124, 185],
[234, 127, 246]]], dtype=np.uint8)
imsave("test.jpg", image)
rb_image = imread("test.jpg")
print("original image")
print(image)
print("read back image")
print(rb_image)运行后，结果是从文件中读回的ndarray与
original image
[[[109 232 173]
[ 55 35 144]]
[[ 43 124 185]
[234 127 246]]]
read back image
[[[111 208 255]
[ 42 61 138]]
[[ 72 140 201]
[141 131 218]]]有人能给我一些建议吗？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-11-18 16:35:26
jpeg是一种有损图像压缩算法，旨在通过去除人眼不易察觉的信息来减小文件大小。这意味着以jpg格式保存将节省一些磁盘空间，但会更改数组的像素值。
你可以通过保存为无损的png格式来避免这个问题。下面的代码片段适用于我
import numpy as np
from skimage.io import imsave, imread
image = np.array([[[109, 232, 173],
[ 55, 35, 144]],
[[ 43, 124, 185],
[234, 127, 246]]], dtype=np.uint8)
imsave("test.png", image)
rb_image = imread("test.png")
print("original image")
print(image)
print("read back image")
print(rb_image)这就是结果
original image
[[[109 232 173]
[ 55 35 144]]
[[ 43 124 185]
[234 127 246]]]
read back image
[[[109 232 173]
[ 55 35 144]]
[[ 43 124 185]
[234 127 246]]]Stack Overflow用户
发布于 2017-11-18 11:02:35
Scikit在下面使用PIL，你试过直接使用PIL吗？
示例中
import numpy as np
from skimage.io import imsave, imread
from PIL import Image
image = np.array([[[109, 232, 173],
[ 55, 35, 144]],
[[ 43, 124, 185],
[234, 127, 246]]], dtype=np.uint8)
Image.fromarray(image).save()
rb_image = imread("test.jpg")
print("original image")
print(image)
print("read back image")
print(rb_image)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47361966
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