将小 numpy 数组保存为大图像答案

【问题标题】：Saving small numpy array as a large image将小 numpy 数组保存为大图像
【发布时间】：2018-01-27 16:47:08
【问题描述】：

我有一个小的二进制 numpy 数组 X

例如。

[[0,0,0,0,0],
 [0,0,1,0,0],
 [0,1,0,1,0],
 [0,0,1,0,0],
 [0,0,0,0,0]]

我使用

将其保存到图像中

plt.imsave('file.png', X, cmap=cm.gray)

唯一的问题是图像在 5x5 分辨率下很小。如何提高图像的分辨率，同时仍保留图像中的信息？

【问题讨论】：

标签： python arrays image

【解决方案1】：

您可以使用PyPNG 库。这个库可以很简单，比如

import png
png.from_array(X, 'L').save("file.png")

你也可以像下面这样使用scipy

import scipy.misc
scipy.misc.imsave('file.png', X)

【讨论】：

图像仍然很小，在这种情况下只有 5x5。我想在保留信息的同时放大保存的图像

【解决方案2】：

您可以使用Numpy 最大化您的数组的维度并分别增加每个索引周围的数量：

In [48]: w, h = a.shape

In [49]: new_w, new_h = w * 5, h * 5

In [50]: new = np.zeros((new_w, new_h))

In [51]: def cal_bounding_square(x, y, new_x, new_y):
             x = x * 5 
             y = y * 5
             return np.s_[max(0, x-5):min(new_x, x+5),max(0, y-5):min(new_y, y+5)]
   ....: 

In [52]: one_indices = np.where(a)

In [53]: for i, j in zip(*one_indices):
             slc = cal_bounding_square(i, j, new_w, new_h)
             new[slc] = 1
   ....:

【讨论】：

【解决方案3】：

具有更多像素的图像将包含更多信息，但像素可能是多余的。您可以制作一个更大的图像，其中每个矩形都是黑色或白色：

your_data = [[0,0,0,0,0],
    [0,0,1,0,0],
    [0,1,0,1,0],
    [0,0,1,0,0],
    [0,0,0,0,0]]
def enlarge(old_image, horizontal_resize_factor, vertical_resize_factor):
    new_image = []
    for old_row in old_image:
        new_row = []
        for column in old_row:
            new_row += column*horizontal_resize_factor
        new_image += [new_row]*vertical_resize_factor
    return new_image
# Make a 7x7 rectangle of pixels for each of your 0 and 1s
new_image = enlarge(your_data, 7, 7)

【讨论】：

【解决方案4】：

这个问题可以通过简单的 numpy hack 来解决。调整数组大小并用零填充。

将 X 视为您当前的 numpy 数组

X = np.array([[0,0,0,0,0],
              [0,0,1,0,0],
              [0,1,0,1,0],
              [0,0,1,0,0],
              [0,0,0,0,0]])

创建一个具有所需尺寸的新零数组
```
new_X = np.zeros((new_height,new_width))
```
将您的原始数组添加到其中
```
new_X[:X.shape[0], :X.shape[1]] = X
```
new_X 是必需的数组，现在用你喜欢的任何方法保存它。

【讨论】：