Отображение перемеженного изображения в python [duplicate]

Question

Отображение перемеженного изображения в python [duplicate]

Встроенный zip делает именно то, что вы хотите. Если вы хотите использовать те же самые итерации вместо списков, вы можете посмотреть на itertools.izip, который делает то же самое, но дает результаты по одному.

27

python numpy matplotlib rgb

задан Ishan Tomar 4 May 2012 в 08:47

4 ответа

Другие вопросы по тегам:

python numpy matplotlib rgb

Похожие вопросы:

score 37 · Answer 1

Я не понимаю ваш вопрос, но вот пример чего-то подобного, который я сделал недавно, похоже, что он может помочь:

# 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')

Надеюсь, что это поможет

37

ответ дан Bi Rico 27 August 2018 в 03:03

1

– Ishan Tomar 7 September 2012 в 13:27
2

– Bach 22 May 2014 в 09:39
3

– icypy 29 November 2015 в 00:25
4

– Ishan Tomar 23 November 2016 в 17:27

score 34 · Answer 2

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

Также конвертировать поплавки 0 .. 1 в uint8 s,

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

score 3 · Answer 3

Преобразуйте массивы numpy в uint8, прежде чем передавать их в Image.fromarray

Например. если вы плаваете в диапазоне [0..1]:

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

score 1 · Answer 4

Ваше искажение, которое, как я полагаю, вызвано тем, как вы разбиваете свое исходное изображение на отдельные группы и затем снова изменяете его размер, прежде чем вставлять его в слияние;

`
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()
`

это хорошо работает!