问如何将PIL图像转换为numpy数组？

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你并没有说putdata()到底有多不正常。我假设你是在做

>>> 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需要一个元组序列，而您给它的是一个numpy数组。这

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

将工作，但它是非常慢的。

从PIL1.1.6开始，"proper" way to convert between images and numpy arrays是简单的

>>> pix = numpy.array(pic)

尽管结果数组的格式与您的不同(在本例中为3维数组或行/列/rgb)。

然后，在对阵列进行更改后，您应该能够使用Image.fromarray(pix)执行pic.putdata(pix)或创建新映像。

将I作为数组打开：

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

对I执行一些操作，然后将其转换回图像：

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

来源：Filter numpy images with FFT, Python

如果您出于某种原因想显式地执行此操作，可以使用correlation.zip中的this page上的pil2array()和array2pil()函数。

我在Python3.5中使用Pillow 4.1.1 (PIL的后继者)。Pillow和numpy之间的转换很简单。

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样式的im是列主要的，而numpy样式的im2arr是行主要的。但是，函数Image.fromarray已经考虑到了这一点。即上面示例中的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的数据格式，例如将im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0)或im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1))转换为CxHxW格式。