Comment convertir un tableau numpy en (et afficher) une image?

J'ai ainsi créé un tableau:

import numpy as np
data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]

Ce que je veux faire, c'est afficher un seul point rouge au centre d'une image 512x512. (Au moins pour commencer ... je pense que je peux comprendre le reste à partir de là)

Vous pouvez utiliser PIL pour créer (et afficher) une image:

from PIL import Image
import numpy as np

w, h = 512, 512
data = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
data[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # red patch in upper left
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('my.png')
img.show()

Les éléments suivants devraient fonctionner:

from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.show()

Si vous utilisez le cahier / laboratoire Jupyter, utilisez cette commande en ligne avant d'importer matplotlib:

%matplotlib inline 

Le chemin le plus court est d'utiliser scipy, comme ceci:

from scipy.misc import toimage
toimage(data).show()

Cela nécessite également l'installation de PIL ou d'oreiller.

Une approche similaire nécessitant également PIL ou Pillow mais qui peut invoquer une visionneuse différente est:

from scipy.misc import imshow
imshow(data)

En utilisant pygame , vous pouvez ouvrir une fenêtre, obtenir la surface sous forme de tableau de pixels et manipuler comme vous le souhaitez à partir de là. Vous devrez cependant copier votre tableau numpy dans le tableau de surface, ce qui sera beaucoup plus lent que d'effectuer des opérations graphiques réelles sur les surfaces de pygame elles-mêmes.

Comment afficher des images stockées dans un tableau numpy avec un exemple (fonctionne dans le cahier Jupyter)

Je sais qu'il existe des réponses plus simples, mais celle-ci vous permettra de comprendre comment les images sont réellement noyées à partir d'un tableau numpy.

Exemple de chargement

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
digits.images.shape   #this will give you (1797, 8, 8). 1797 images, each 8 x 8 in size

Afficher le tableau d'une image

digits.images[0]
array([[ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 13., 15., 10., 15.,  5.,  0.],
       [ 0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.],
       [ 0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.],
       [ 0.,  2., 14.,  5., 10., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.]])

Créez des sous-tracés vides de 10 x 10 pour visualiser 100 images

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(10,10, figsize=(8,8))

Tracer 100 images

for i,ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(digits.images[i])

Résultat:

Que fait axes.flat-il? Il crée un énumérateur numpy afin que vous puissiez itérer sur l'axe afin de dessiner des objets dessus. Exemple:

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
x.flat
for item in (x.flat):
    print (item, end=' ')

Utilisation de fromarray d'oreiller, par exemple:

from PIL import Image
from numpy import *

im = array(Image.open('image.jpg'))
Image.fromarray(im).show()

La bibliothèque d'imagerie Python peut afficher des images à l'aide de tableaux Numpy. Jetez un œil à cette page pour un exemple de code:

• Convertir entre des tableaux numériques et des objets d'image PIL

EDIT: Comme le dit la note au bas de cette page, vous devriez vérifier les dernières notes de version qui rendent cela beaucoup plus simple:

http://effbot.org/zone/pil-changes-116.htm

Supplément pour le faire avec matplotlib. Je l'ai trouvé pratique pour effectuer des tâches de vision par ordinateur. Disons que vous avez des données avec dtype = int32

from matplotlib import pyplot as plot
import numpy as np

fig = plot.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# make sure your data is in H W C, otherwise you can change it by
# data = data.transpose((_, _, _))
data = np.zeros((512,512,3), dtype=np.int32)
data[256,256] = [255,0,0]
ax.imshow(data.astype(np.uint8))