当我生成一个图像,然后从它生成一个numpy数组时,原始的.npy
文件与新的文件不同。我认为new-array.npy
和original-array.npy
完全一样,因为它们来自同一个图像。
举个例子,我使用了这个4*4像素的小图像:
下面是一个更大的版本(不是我正在使用的版本):
代码的最后一部分是将.png
转换为.npy
的部分。我想问题就在这里的某处。
import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
filename = 'image-test'
img = Image.open( filename + '.png' )
data = np.array( img, dtype='uint8' )
np.save( filename + '.npy', data)
# visually testing our output
img_array = np.load(filename + '.npy')
plt.imshow(img_array)
我的简单算法:
.npy
.png
文件。.png
文件并将其保存回.npy
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
from PIL import Image
####create a matrix of random colors
filename = "original-array"
matrix=np.random.random((4,4,3))
nx,ny,nz=np.shape(matrix)
CXY=np.zeros([ny, nx])
for i in range(ny):
for j in range(nx):
CXY[i,j]=np.max(matrix[j,i,:])
#Save binary data
np.save(filename + '.npy', CXY)
print(filename + " was saved")
#Load npy
img_array = np.load(filename + '.npy')
plt.imshow(img_array)
####Save npy as png
filename = "original-image"
img_name = filename +".png"
matplotlib.image.imsave(img_name, img_array)
print(filename + " was saved")
#### Convert that png back to numpy array
img = Image.open( filename + '.png' )
data = np.array( img, dtype='uint8' )
#Convert the new npy file to png
filename = "new-array"
np.save( filename + '.npy', data)
print(filename + " was saved")
#Load npy
img_array = np.load(filename + '.npy')
filename = "new-image"
#Save as png
img_name = filename +".png"
matplotlib.image.imsave(img_name, img_array)
print(filename + " was saved")
结果如下:
当我从new-array.npy
重新生成一个图像时,我得到与original-image.png
完全相同的图像
发布于 2020-02-26 21:23:58
由于数组有不同的数据类型,所以文件是不同的。
第一次保存数据是在保存数组CXY时。此数组具有np.float64
类型,因为这是np.zeros
返回的默认数据类型。
第二个数组是通过加载原始图像而不是保存的npy文件来创建的。这就是引入不一致的地方,因为PNG数据的类型是np.uint8
(并在下一行中再次转换为np.uint8
)。这是一个较小的数据类型,因此总体文件大小较小。
https://stackoverflow.com/questions/47858996
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