用python载入图像时,为什么要用array()方法将图像转换为Numpy的数组对象? 如何将numpy数组转换为(并显示)图片

python\u5bf9\u56fe\u50cf\u8fdb\u884c\u5206\u7c7b\uff0c\u4e3a\u4ec0\u4e48\u8981\u628a\u56fe\u50cf\u6570\u7ec4\u8f6c\u6362\u4e3a\u5411\u91cf

\u53ef\u4ee5\u4f7f\u7528scipy\u5305\u4e2d\u7684imread\u51fd\u6570\u3002SciPy\u662f\u4e00\u6b3e\u65b9\u4fbf\u3001\u6613\u4e8e\u4f7f\u7528\u3001\u4e13\u4e3a\u79d1\u5b66\u548c\u5de5\u7a0b\u8bbe\u8ba1\u7684Python\u5de5\u5177\u5305\u3002
imread\u63a5\u6536\u56fe\u7247\u7684\u5b8c\u6574\u8def\u5f84\u4e3a\u53c2\u6570\uff0c\u4e5f\u53ef\u4ee5\u662f\u6587\u4ef6\u6307\u9488\uff0c\u8fd4\u56denumpy.ndarray\u7c7b\u578b\u7684\u77e9\u9635\u3002\u793a\u4f8b\u4ee3\u7801\u5982\u4e0b\uff1a



from scipy.misc import imreadimg = imread('meelo.jpg')print(img.shape)# (600, 1000, 3)

\u7528python\u663e\u793a\u4e00\u5f20\u56fe\u7247\u65b9\u6cd5\u5982\u4e0b\uff1a
import matplotlib.pyplot as plt # plt \u7528\u4e8e\u663e\u793a\u56fe\u7247
import matplotlib.image as mpimg # mpimg \u7528\u4e8e\u8bfb\u53d6\u56fe\u7247
import numpy as nplena = mpimg.imread('lena.png') # \u8bfb\u53d6\u548c\u4ee3\u7801\u5904\u4e8e\u540c\u4e00\u76ee\u5f55\u4e0b\u7684 lena.png# \u6b64\u65f6 lena \u5c31\u5df2\u7ecf\u662f\u4e00\u4e2a np.array \u4e86\uff0c\u53ef\u4ee5\u5bf9\u5b83\u8fdb\u884c\u4efb\u610f\u5904\u7406
lena.shape #(512, 512, 3)plt.imshow(lena) # \u663e\u793a\u56fe\u7247plt.axis('off') # \u4e0d\u663e\u793a\u5750\u6807\u8f74
plt.show()
Python, \u662f\u4e00\u79cd\u9762\u5411\u5bf9\u8c61\u3001\u89e3\u91ca\u578b\u8ba1\u7b97\u673a\u7a0b\u5e8f\u8bbe\u8ba1\u8bed\u8a00\uff0c\u7531Guido van Rossum\u4e8e1989\u5e74\u5e95\u53d1\u660e\uff0c\u7b2c\u4e00\u4e2a\u516c\u5f00\u53d1\u884c\u7248\u53d1\u884c\u4e8e1991\u5e74\uff0cPython \u6e90\u4ee3\u7801\u540c\u6837\u9075\u5faa GPL(GNU General Public License)\u534f\u8bae\u3002
Python\u8bed\u6cd5\u7b80\u6d01\u800c\u6e05\u6670\uff0c\u5177\u6709\u4e30\u5bcc\u548c\u5f3a\u5927\u7684\u7c7b\u5e93\u3002\u5b83\u5e38\u88ab\u6635\u79f0\u4e3a\u80f6\u6c34\u8bed\u8a00\uff0c\u80fd\u591f\u628a\u7528\u5176\u4ed6\u8bed\u8a00\u5236\u4f5c\u7684\u5404\u79cd\u6a21\u5757(\u5c24\u5176\u662fC/C++)\u5f88\u8f7b\u677e\u5730\u8054\u7ed3\u5728\u4e00\u8d77\u3002
\u5e38\u89c1\u7684\u4e00\u79cd\u5e94\u7528\u60c5\u5f62\u662f\uff0c\u4f7f\u7528Python\u5feb\u901f\u751f\u6210\u7a0b\u5e8f\u7684\u539f\u578b(\u6709\u65f6\u751a\u81f3\u662f\u7a0b\u5e8f\u7684\u6700\u7ec8\u754c\u9762)\uff0c\u7136\u540e\u5bf9\u5176\u4e2d\u6709\u7279\u522b\u8981\u6c42\u7684\u90e8\u5206\uff0c\u7528\u66f4\u5408\u9002\u7684\u8bed\u8a00\u6539\u5199\uff0c\u6bd4\u59823D\u6e38\u620f\u4e2d\u7684\u56fe\u5f62\u6e32\u67d3\u6a21\u5757\uff0c\u6027\u80fd\u8981\u6c42\u7279\u522b\u9ad8\uff0c\u5c31\u53ef\u4ee5\u7528C/C++\u91cd\u5199\uff0c\u800c\u540e\u5c01\u88c5\u4e3aPython\u53ef\u4ee5\u8c03\u7528\u7684\u6269\u5c55\u7c7b\u5e93\u3002\u9700\u8981\u6ce8\u610f\u7684\u662f\u5728\u60a8\u4f7f\u7528\u6269\u5c55\u7c7b\u5e93\u65f6\u53ef\u80fd\u9700\u8981\u8003\u8651\u5e73\u53f0\u95ee\u9898\uff0c\u67d0\u4e9b\u53ef\u80fd\u4e0d\u63d0\u4f9b\u8de8\u5e73\u53f0\u7684\u5b9e\u73b0\u3002

因为矩阵里的每个位置都对应图像上的位置和数据,简单的rbg格式来说,前两个维度是宽和高,第三维度是对应的三种颜色色深。所以每张图片都是一个多维矩阵组成,转化为nunpy数组就是方便通过矩阵运算来对图像进行修改

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