Pillow Image 对象和 numpy 数组之间的转换改变了维度答案

【问题标题】：Conversion between Pillow Image object and numpy array changes dimensionPillow Image 对象和 numpy 数组之间的转换改变了维度
【发布时间】：2017-12-16 18:19:11
【问题描述】：

我正在使用 Pillow 和 numpy，但是在 Pillow Image 对象和 numpy 数组之间的转换有问题。

当我执行以下代码时，结果很奇怪。

im = Image.open(os.path.join(self.img_path, ifname))
print im.size
in_data = np.asarray(im, dtype=np.uint8)
print in_data.shape

结果是

(1024, 768)
(768, 1024)

为什么尺寸会改变？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy python-imaging-library pillow

【解决方案1】：

我可能是列优先的，而 numpy 中的数组是行优先的

做in_data = in_data.T转置python数组

可能应该使用matplotlib 的imshow 检查in_data 以确保图片看起来正确。

但是你知道 matplotlib 自带加载函数，可以直接为你提供 numpy 数组吗？见：http://matplotlib.org/users/image_tutorial.html

【讨论】：

np.asarray(im, order='F') 也是possible

【解决方案2】：

如果您的图像是灰度的，请执行以下操作：

in_data = in_data.T

但如果您使用的是 rbg 图像，您需要确保转置操作仅沿两个轴：

in_data = np.transpose(in_data, (1,0,2))

【讨论】：

【解决方案3】：

实际上这是因为大多数图像库为您提供了与 numpy 数组相比经过转置的图像。这是（我认为）因为您逐行编写图像文件，所以第一个索引（比如说x）指的是行号（所以x是垂直轴）和第二个索引（y）指的是行内的后续像素（所以y是横轴），这违背了我们日常的坐标感。

如果你想正确处理它你需要记住写：

image = library.LoadImage(path)
array = (library.FromImageToNumpyArray(image)).T

因此：

image = library.FromNumpyArrayToImage(array.T)
library.WriteImage(image, path)

这也适用于 3D 图像。但我不保证所有图像库都是这种情况 - 只是我使用的这些。

【讨论】：