Numpy配列を画像として保存する
私はNumpy配列の型の行列を持っています。イメージとしてディスクに書き込むにはどうすればよいですか。どのフォーマットでも動作します（png、jpeg、bmp ...）。重要な制約の1つは、PILが存在しないことです。
あなたは PyPNG を使うことができます。これは純粋なPython（依存関係はありません）のオープンソースPNGエンコーダー/デコーダーであり、 NumPy配列をイメージとして記述することをサポートします 。
これはPILを使用しますが、多分それが役に立つかもしれない：
import scipy.misc
scipy.misc.imsave('outfile.jpg', image_array)
EDIT：現在のscipyバージョンはすべての画像を正規化し始めたので、min（data）は黒、max（data）は白になります。データが正確なグレーレベルまたは正確なRGBチャンネルであるべきであるならば、これは望ましくありません。ソリューション：
import scipy.misc
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')
matplotlibの場合：
import matplotlib
matplotlib.image.imsave('name.png', array)
Matplotlib 1.3.1で動作します、私はより低いバージョンについては知りません。 docstringから：
Arguments:
*fname*:
A string containing a path to a filename, or a Python file-like object.
If *format* is *None* and *fname* is a string, the output
format is deduced from the extension of the filename.
*arr*:
An MxN (luminance), MxNx3 (RGB) or MxNx4 (RGBA) array.
Pure Python（2＆3）、サードパーティーの依存関係のない断片。
この関数は、圧縮されたトゥルーカラー（1ピクセルあたり4バイト）のRGBA PNGを書き込みます。
def write_png(buf, width, height):
""" buf: must be bytes or a bytearray in Python3.x,
a regular string in Python2.x.
"""
import zlib, struct
# reverse the vertical line order and add null bytes at the start
width_byte_4 = width * 4
raw_data = b''.join(
b'\x00' + buf[span:span + width_byte_4]
for span in range((height - 1) * width_byte_4, -1, - width_byte_4)
)
def png_pack(png_tag, data):
chunk_head = png_tag + data
return (struct.pack("!I", len(data)) +
chunk_head +
struct.pack("!I", 0xFFFFFFFF & zlib.crc32(chunk_head)))
return b''.join([
b'\x89PNG\r\n\x1a\n',
png_pack(b'IHDR', struct.pack("!2I5B", width, height, 8, 6, 0, 0, 0)),
png_pack(b'IDAT', zlib.compress(raw_data, 9)),
png_pack(b'IEND', b'')])
次のように、データはバイナリとして開かれたファイルに直接書き込まれるべきです。
data = write_png(buf, 64, 64)
with open("my_image.png", 'wb') as fd:
fd.write(data)
- 元のソース
- こちらの質問から Rust Portも参照してください。
- @Evgeni Sergeevによる使用例の例： https://stackoverflow.com/a/21034111/432509
Pythonにはopencvがあります（ ドキュメントはこちら ）。
import cv2
import numpy as np
cv2.imwrite("filename.png", np.zeros((10,10)))
保存以外にさらに処理が必要な場合に便利です。
Matplotlibをお持ちの場合は、次のことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(matrix) #Needs to be in row,col order
plt.savefig(filename)
これでプロットが保存されます（画像自体ではありません）。 
@ ideasman42の回答の補遺：
def saveAsPNG(array, filename):
import struct
if any([len(row) != len(array[0]) for row in array]):
raise ValueError, "Array should have elements of equal size"
#First row becomes top row of image.
flat = []; map(flat.extend, reversed(array))
#Big-endian, unsigned 32-byte integer.
buf = b''.join([struct.pack('>I', ((0xffFFff & i32)<<8)|(i32>>24) )
for i32 in flat]) #Rotate from ARGB to RGBA.
data = write_png(buf, len(array[0]), len(array))
f = open(filename, 'wb')
f.write(data)
f.close()
だからあなたはできる：
saveAsPNG([[0xffFF0000, 0xffFFFF00],
[0xff00aa77, 0xff333333]], 'test_grid.png')
test_grid.pngを生成する：
（透明度も0xffから上位バイトを減らすことによって機能します。）
あなたはPythonで 'skimage'ライブラリを使うことができます
例：
from skimage.io import imsave
imsave('Path_to_your_folder/File_name.jpg',your_array)
scipy.miscはimsave関数に関する非推奨の警告を与え、代わりにimageioの使用を提案します。
import imageio
imageio.imwrite('image_name.png', img)
matplotlib svnは画像を単なる画像として保存する新しい機能を持っています - 軸なしなど。svn（matplotlib svnのimage.pyから直接コピーしたくない場合）をバックポートするのはとても簡単な機能です。簡潔にするためのdocstring）：
def imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, Origin=None):
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
fig = Figure(figsize=arr.shape[::-1], dpi=1, frameon=False)
canvas = FigureCanvas(fig)
fig.figimage(arr, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax, Origin=origin)
fig.savefig(fname, dpi=1, format=format)
直接完全に機能する例を探している人のために：
from PIL import Image
import numpy
w,h = 200,100
img = numpy.zeros((h,w,3),dtype=numpy.uint8) # has to be unsigned bytes
img[:] = (0,0,255) # fill blue
x,y = 40,20
img[y:y+30, x:x+50] = (255,0,0) # 50x30 red box
Image.fromarray(img).convert("RGB").save("art.png") # don't need to convert
また、あなたが高品質のJPEGが欲しいなら.save(file, subsampling=0, quality=100)
グレースケール画像が欲しいと仮定します。
im = Image.new('L', (width, height))
im.putdata(an_array.flatten().tolist())
im.save("image.tiff")
たぶん配列をPNGファイルに書き込むための他のパッケージは世界ではおそらく必要ないでしょうが、私は最近numpngwをgithubに置きました。
https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw
そしてpypiについて： https://pypi.python.org/pypi/numpngw/
唯一の外部の依存関係はぎこちないです。
これがリポジトリのexamplesディレクトリからの最初の例です。基本的な行は単純です
write_png('example1.png', img)
ここでimgは派手な配列です。その行より前のコードはすべてimportステートメントとimgを作成するためのコードです。
import numpy as np
from numpngw import write_png
# Example 1
#
# Create an 8-bit RGB image.
img = np.zeros((80, 128, 3), dtype=np.uint8)
grad = np.linspace(0, 255, img.shape[1])
img[:16, :, :] = 127
img[16:32, :, 0] = grad
img[32:48, :, 1] = grad[::-1]
img[48:64, :, 2] = grad
img[64:, :, :] = 127
write_png('example1.png', img)
これが作成するPNGファイルです。
[Py] Qtをすでに使っているのなら、 qimage2ndarray に興味があるかもしれません。バージョン1.4（リリースされたばかり）からは、PySideもサポートされていて、scipyに似た小さなimsave(filename, array)関数がありますが、PILの代わりにQtを使います。 1.3では、次のようにしてください。
qImage = array2qimage(image, normalize = False) # create QImage from ndarray
success = qImage.save(filename) # use Qt's image IO functions for saving PNG/JPG/..
（1.4のもう1つの利点は、これが純粋なpythonソリューションであることです。これにより、これがさらに軽量になります。）
cv2.imwriteを使用してください。
import cv2
assert mat.shape[2] == 1 or mat.shape[2] == 3, 'the third dim should be channel'
cv2.imwrite(path, mat) # note the form of data should be height - width - channel
Python環境のSpyderで作業している場合は、変数Explorerで配列を右クリックしてから[画像を表示]オプションを選択するだけでは簡単にはいきません。
これにより、ほとんどPNG形式で画像をdsikに保存するように求められます。
この場合、PILライブラリは必要ありません。
Imageio は、動画、ビデオ、体積データ、科学データなど、広範囲の画像データを読み書きするための簡単なインタフェースを提供するPythonライブラリです。フォーマットクロスプラットフォームで、Python 2.7と3.4+で動作し、インストールも簡単です。
これはグレースケール画像の例です。
import numpy as np
import imageio
# data is numpy array with grayscale value for each pixel.
data = np.array([70,80,82,72,58,58,60,63,54,58,60,48,89,115,121,119])
# 16 pixels can be converted into square of 4x4 or 2x8 or 8x2
data = data.reshape((4, 4)).astype('uint8')
# save image
imageio.imwrite('pic.jpg', data)