วิธีการแปลงภาพ RGB เป็นอาร์เรย์ numpy?

ฉันมีภาพ RGB ฉันต้องการแปลงเป็นอาร์เรย์ numpy ฉันทำสิ่งต่อไปนี้

im = cv.LoadImage("abc.tiff")
a = numpy.asarray(im)

มันสร้างอาร์เรย์ที่ไม่มีรูปร่าง ฉันคิดว่ามันเป็นวัตถุ iplimage

คุณสามารถใช้อินเทอร์เฟซ Python OpenCV ที่ใหม่กว่าได้ (ถ้าฉันจำไม่ผิดมันมีให้ตั้งแต่ OpenCV 2.2) มันใช้อาร์เรย์ numpy โดยกำเนิด:

import cv2
im = cv2.imread("abc.tiff",mode='RGB')
print type(im)

ผลลัพธ์:

<type 'numpy.ndarray'>

PIL (Python Imaging Library) และ Numpy ทำงานร่วมกันได้ดี

ฉันใช้ฟังก์ชันต่อไปนี้

from PIL import Image
import numpy as np

def load_image( infilename ) :
    img = Image.open( infilename )
    img.load()
    data = np.asarray( img, dtype="int32" )
    return data

def save_image( npdata, outfilename ) :
    img = Image.fromarray( np.asarray( np.clip(npdata,0,255), dtype="uint8"), "L" )
    img.save( outfilename )

"Image.fromarray" ดูน่าเกลียดเล็กน้อยเพราะฉันตัดข้อมูลขาเข้าเป็น [0,255] แปลงเป็นไบต์แล้วสร้างภาพสีเทา ฉันทำงานเป็นสีเทาเป็นส่วนใหญ่

ภาพ RGB จะเป็นดังนี้:

 outimg = Image.fromarray( ycc_uint8, "RGB" )
 outimg.save( "ycc.tif" )

คุณยังสามารถใช้matplotlibสำหรับสิ่งนี้

from matplotlib.image import imread

img = imread('abc.tiff')
print(type(img))

เอาต์พุต: <class 'numpy.ndarray'>

ณ วันนี้ทางออกที่ดีที่สุดของคุณคือใช้:

img = cv2.imread(image_path)   # reads an image in the BGR format
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)   # BGR -> RGB

คุณจะเห็นimgว่าเป็นอาร์เรย์ numpy ประเภท:

<class 'numpy.ndarray'>

คำตอบช้า แต่ฉันชอบimageioโมดูลมากกว่าทางเลือกอื่น

import imageio
im = imageio.imread('abc.tiff')

คล้ายกับcv2.imread()จะสร้างอาร์เรย์ numpy ตามค่าเริ่มต้น แต่อยู่ในรูปแบบ RGB

คุณต้องใช้ cv.LoadImageM แทน cv.LoadImage:

In [1]: import cv
In [2]: import numpy as np
In [3]: x = cv.LoadImageM('im.tif')
In [4]: im = np.asarray(x)
In [5]: im.shape
Out[5]: (487, 650, 3)

เมื่อใช้คำตอบจาก David Poole ฉันได้รับ SystemError พร้อม PNG ระดับสีเทาและไฟล์อื่น ๆ ทางออกของฉันคือ:

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open( filename )
try:
    data = np.asarray( img, dtype='uint8' )
except SystemError:
    data = np.asarray( img.getdata(), dtype='uint8' )

จริงๆแล้ว img.getdata () ใช้ได้กับทุกไฟล์ แต่ช้ากว่าดังนั้นฉันจึงใช้มันก็ต่อเมื่อวิธีอื่นล้มเหลว

รูปแบบภาพ OpenCV รองรับอินเทอร์เฟซอาร์เรย์ numpy ฟังก์ชันตัวช่วยสามารถรองรับได้ทั้งภาพระดับสีเทาหรือสี ซึ่งหมายความว่าการแปลง BGR -> RGB สามารถทำได้อย่างสะดวกด้วยชิ้นส่วนที่เป็นตัวเลขไม่ใช่สำเนาข้อมูลภาพทั้งหมด

หมายเหตุ: นี่เป็นเคล็ดลับการก้าวดังนั้นการแก้ไขอาร์เรย์เอาต์พุตจะเปลี่ยนข้อมูลรูปภาพ OpenCV ด้วย หากคุณต้องการสำเนาให้ใช้.copy()วิธีการในอาร์เรย์!

import numpy as np

def img_as_array(im):
    """OpenCV's native format to a numpy array view"""
    w, h, n = im.width, im.height, im.channels
    modes = {1: "L", 3: "RGB", 4: "RGBA"}
    if n not in modes:
        raise Exception('unsupported number of channels: {0}'.format(n))
    out = np.asarray(im)
    if n != 1:
        out = out[:, :, ::-1]  # BGR -> RGB conversion
    return out

ฉันใช้ imageio ด้วย แต่ฉันพบว่าเครื่องจักรต่อไปนี้มีประโยชน์สำหรับการประมวลผลก่อนและหลัง

import imageio
import numpy as np

def imload(*a, **k):
    i = imageio.imread(*a, **k)
    i = i.transpose((1, 0, 2))  # x and y are mixed up for some reason...
    i = np.flip(i, 1)  # make coordinate system right-handed!!!!!!
    return i/255


def imsave(i, url, *a, **k):
    # Original order of arguments was counterintuitive. It should
    # read verbally "Save the image to the URL" — not "Save to the
    # URL the image."

    i = np.flip(i, 1)
    i = i.transpose((1, 0, 2))
    i *= 255

    i = i.round()
    i = np.maximum(i, 0)
    i = np.minimum(i, 255)

    i = np.asarray(i, dtype=np.uint8)

    imageio.imwrite(url, i, *a, **k)

เหตุผลก็คือฉันใช้ numpy ในการประมวลผลภาพไม่ใช่แค่การแสดงภาพ ด้วยเหตุนี้ uint8s จึงไม่สะดวกดังนั้นฉันจึงแปลงเป็นค่าทศนิยมตั้งแต่ 0 ถึง 1

เมื่อบันทึกภาพฉันสังเกตเห็นว่าฉันต้องตัดค่านอกช่วงด้วยตัวเองไม่เช่นนั้นฉันก็ได้ผลลัพธ์ที่เป็นสีเทาจริงๆ (เอาต์พุตสีเทาเป็นผลมาจากการบีบอัด imageio เต็มช่วงซึ่งอยู่นอก [0, 256) ไปยังค่าที่อยู่ภายในช่วง)

มีสิ่งแปลกประหลาดอีกสองสามอย่างเช่นกันซึ่งฉันพูดถึงในความคิดเห็น

คุณสามารถรับอาร์เรย์ของภาพ rgb ได้อย่างง่ายดายโดยใช้numpyและImage from PIL

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

im = Image.open('*image_name*') #These two lines
im_arr = np.array(im) #are all you need
plt.imshow(im_arr) #Just to verify that image array has been constructed properly

โหลดภาพโดยใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้: -

from keras.preprocessing import image

X_test=image.load_img('four.png',target_size=(28,28),color_mode="grayscale"); #loading image and then convert it into grayscale and with it's target size 
X_test=image.img_to_array(X_test); #convert image into array