Python实现图片与数组的转化

2023-07-29 18:27| 来源: 网络整理| 查看: 265

链接：https://blog.csdn.net/code_better/article/details/53242943

作者：石炜贤&曾翔钰

cifar-10这个数据相信很多接触过机器学习的人都肯定有所了解。今天，我们通过cifar-10存储将图片转化为可训练数据的思路将我们自己的图片转化为Python格式的数据。

本篇文章主要实现两个功能： ①图片转化为数组并存为二进制文件； ②从二进制文件中读取数据并重新恢复为图片

图片大小为32*32。现在我们来聊聊步骤： ①图片转化为数组并存为二进制文件： 1.使用PIL打开图片，并将其分离为RGB三个通道 2.利用numpy分别将RGB三个通道转化为数组并将其转为一维数组（32*32->1024） 3.将RGB三个一维数组(1024)拼接成一个一维数组(3072)，再接入大数组，最终形成n*3072的一维数组，最终在reshape成n行3072列的二维数组 4.使用pickle序列化数组对象并保存到文件里

②从二进制文件中读取数据并重新恢复为图片： 1.打开数据文件并使用pickle加载并反序列化数据得到数组 2.使用PIL分别得到每张图片的RGB通道，然后将其合并 3.使用matplotlib显示图像 4.保存图像

来一波代码（这里Python版本为2.7，不过3.x的应该问题也不大）：

# encoding:utf-8 """ 关于图片的一些操作： ①图片转化为数组并存为二进制文件； ②从二进制文件中读取数据并重新恢复为图片 """ from __future__ import print_function import numpy as np import PIL.Image as Image import pickle as p import matplotlib.pyplot as pyplot class Operation(object): image_base_path = "../images/" data_base_path = "../data/" def image_to_array(self, filenames): """ 图片转化为数组并存为二进制文件； :param filenames:文件列表 :return: """ n = filenames.__len__() # 获取图片的个数 result = np.array([]) # 创建一个空的一维数组 print("开始将图片转为数组") for i in range(n): image = Image.open(self.image_base_path + filenames[i]) r, g, b = image.split() # rgb通道分离 # 注意：下面一定要reshpae(1024)使其变为一维数组，否则拼接的数据会出现错误，导致无法恢复图片 r_arr = np.array(r).reshape(1024) g_arr = np.array(g).reshape(1024) b_arr = np.array(b).reshape(1024) # 行拼接，类似于接火车；最终结果：共n行，一行3072列，为一张图片的rgb值 image_arr = np.concatenate((r_arr, g_arr, b_arr)) result = np.concatenate((result, image_arr)) result = result.reshape((n, 3072)) # 将一维数组转化为count行3072列的二维数组 print("转为数组成功，开始保存到文件") file_path = self.data_base_path + "data2.bin" with open(file_path, mode='wb') as f: p.dump(result, f) print("保存文件成功") def array_to_image(self, filename): """ 从二进制文件中读取数据并重新恢复为图片 :param filename: :return: """ with open(self.data_base_path + filename, mode='rb') as f: arr = p.load(f) # 加载并反序列化数据 rows = arr.shape[0] arr = arr.reshape(rows, 3, 32, 32) for index in range(rows): a = arr[index] # 得到RGB通道 r = Image.fromarray(a[0]).convert('L') g = Image.fromarray(a[1]).convert('L') b = Image.fromarray(a[2]).convert('L') image = Image.merge("RGB", (r, g, b)) # 显示图片 pyplot.imshow(image) pyplot.show() image.save(self.image_base_path + "result" + str(index) + ".png", 'png') if __name__ == "__main__": my_operator = Operation() images = [] for j in range(5): images.append(str(j) + ".png") my_operator.image_to_array(images) my_operator.array_to_image("data2.bin")

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