Python 實(shí)現(xiàn)將數(shù)組/矩陣轉(zhuǎn)換成Image類
更新時(shí)間：2020年01月09日 16:24:10 作者：Jum_Tsai
今天小編就為大家分享一篇Python 實(shí)現(xiàn)將數(shù)組/矩陣轉(zhuǎn)換成Image類，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
先說(shuō)明一下為什么要將數(shù)組轉(zhuǎn)換成Image類。我處理的圖像是FITS (Flexible Image Transport System)文件，是一種灰度圖像文件，也就是單通道圖像。
FITS圖像的特點(diǎn)是灰度值取值為0~65535，這類圖像在python下讀成數(shù)組首先是不能直接轉(zhuǎn)換成位圖，也就不能用OpenCV、Image等方法了。
如果是普通的jpg圖像，用自帶的Image庫(kù)就能實(shí)現(xiàn)很多功能。
下方的這幅圖就是通過(guò)python下的Image庫(kù)中的rotate函數(shù)實(shí)現(xiàn)的
接下來(lái)貼上代碼。
import Image
import numpy as np
#生成一個(gè)數(shù)組，維度為100*100，灰度值一定比255大
narray=np.array([range(10000)],dtype='int')
narray=narray.reshape([100,100])
#調(diào)用Image庫(kù)，數(shù)組歸一化
img=Image.fromarray(narry*255.0/9999)
#轉(zhuǎn)換成灰度圖
img=img.covert('L')
#可以調(diào)用Image庫(kù)下的函數(shù)了，比如show()
img.show()
#Image類返回矩陣的操作
imgdata=np.matrix(img.getdata(),dtype='float')
imgdata=imgdata.reshape(narry.shape[0],narry.shape[1])
#圖像歸一化，生成矩陣
nmatrix=imgdata*9999/255.0
這是剛才代碼生成的圖片，是不是很簡(jiǎn)單？
以上這篇Python 實(shí)現(xiàn)將數(shù)組/矩陣轉(zhuǎn)換成Image類就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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