在 Python 中将 3 个单独的 numpy 数组组合为 RGB 图像

Question

所以我有一组数据，我可以将其转换为 R、G、B 波段的单独 numpy 数组。现在我需要将它们组合起来形成一个 RGB 图像。

我尝试使用“图像”来完成这项工作，但它需要归因于“模式”。

我试着做一个把戏。我会使用 Image.fromarray() 将数组转换为图像，但是当 Image.merge 需要“L”模式图像进行合并时，默认情况下它会达到“F”模式。如果我首先将 fromarray() 中的数组属性声明为“L”，那么所有的 R G B 图像都会失真。

但是，如果我保存图像然后打开它们然后合并，它工作正常。 Image 以“L”模式读取图像。

现在我有两个问题。

首先，我不认为这是一种优雅的工作方式。所以如果有人知道更好的方法，请告诉

其次，Image.SAVE 无法正常工作。以下是我面临的错误：

In [7]: Image.SAVE(imagefile, 'JPEG')
----------------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

/media/New Volume/Documents/My own works/ISAC/SAMPLES/<ipython console> in <module>()

TypeError: 'dict' object is not callable

请提出解决方案。

请注意，图像大约是 4000x4000 大小的数组。

Answer 1

rgb = np.dstack((r,g,b))  # stacks 3 h x w arrays -> h x w x 3

如果您传递 3 个通道，此代码不会创建 3d 数组。剩余 2 个频道。

Answer 2

我认为您的失真是由于您将原始图像拆分为各个条带，然后在将其合并之前再次调整大小造成的；

`
image=Image.open("your image")

print(image.size) #size is inverted i.e columns first rows second eg: 500,250

#convert to array
li_r=list(image.getdata(band=0))
arr_r=np.array(li_r,dtype="uint8")
li_g=list(image.getdata(band=1))
arr_g=np.array(li_g,dtype="uint8")
li_b=list(image.getdata(band=2))
arr_b=np.array(li_b,dtype="uint8")

# reshape 
reshaper=arr_r.reshape(250,500) #size flipped so it reshapes correctly
reshapeb=arr_b.reshape(250,500)
reshapeg=arr_g.reshape(250,500)

imr=Image.fromarray(reshaper,mode=None) # mode I
imb=Image.fromarray(reshapeb,mode=None)
img=Image.fromarray(reshapeg,mode=None)

#merge
merged=Image.merge("RGB",(imr,img,imb))
merged.show()
`

这很好用！

Answer 3

rgb = np.dstack((r,g,b))  # stacks 3 h x w arrays -> h x w x 3

还要将浮点数 0 .. 1 转换为 uint8 s，

rgb_uint8 = (np.dstack((r,g,b)) * 255.999) .astype(np.uint8)  # right, Janna, not 256

Answer 4

将 numpy 数组转换为 uint8，然后再将它们传递给 Image.fromarray

例如。如果您有 [0..1] 范围内的浮点数：

r = Image.fromarray(numpy.uint8(r_array*255.999))

Answer 5

我不太明白你的问题，但这里有一个我最近做过的类似事情的例子，似乎它可能会有所帮助：

# r, g, and b are 512x512 float arrays with values >= 0 and < 1.
from PIL import Image
import numpy as np
rgbArray = np.zeros((512,512,3), 'uint8')
rgbArray[..., 0] = r*256
rgbArray[..., 1] = g*256
rgbArray[..., 2] = b*256
img = Image.fromarray(rgbArray)
img.save('myimg.jpeg')

希望对你有帮助