Como converter uma imagem PIL em uma matriz numpy?

Tudo bem, estou brincando com a conversão de um objeto de imagem PIL para frente e para trás em uma matriz numpy para que eu possa fazer transformações mais rápidas de pixel por pixel do que o PixelAccessobjeto do PIL permitiria. Eu descobri como colocar as informações de pixel em uma matriz numpy 3D útil por meio de:

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

Mas não consigo descobrir como carregá-lo de volta no objeto PIL depois de fazer todas as minhas transformações impressionantes. Estou ciente do putdata()método, mas não consigo fazê-lo se comportar.

Você não está dizendo exatamente como putdata()não está se comportando. Estou assumindo que você está fazendo

>>> pic.putdata(a)
Traceback (most recent call last):
  File "...blablabla.../PIL/Image.py", line 1185, in putdata
    self.im.putdata(data, scale, offset)
SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple

Isso ocorre porque putdataespera uma sequência de tuplas e você está fornecendo uma matriz numpy. este

>>> data = list(tuple(pixel) for pixel in pix)
>>> pic.putdata(data)

vai funcionar, mas é muito lento.

A partir do PIL 1.1.6, a maneira "adequada" de converter imagens e matrizes numpy é simplesmente

>>> pix = numpy.array(pic)

embora a matriz resultante esteja em um formato diferente do seu (matriz 3-d ou linhas / colunas / rgb nesse caso).

Depois de fazer as alterações na matriz, você poderá fazer uma pic.putdata(pix)ou criar uma nova imagem Image.fromarray(pix).

Abra Icomo uma matriz:

>>> I = numpy.asarray(PIL.Image.open('test.jpg'))

Faça algumas coisas para Iconvertê-lo novamente em uma imagem:

>>> im = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(I))

Filtre imagens numpy com FFT, Python

Se você quiser fazê-lo explicitamente por algum motivo, existem funções pil2array () e array2pil () usando getdata () nesta página em correlação.zip.

Estou usando o Pillow 4.1.1 (o sucessor do PIL) no Python 3.5. A conversão entre travesseiro e numpy é simples.

from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('1.jpg')
im2arr = np.array(im) # im2arr.shape: height x width x channel
arr2im = Image.fromarray(im2arr)

Uma coisa que precisa ser notada é que o estilo Pillow imé o principal da coluna, enquanto o estilo numpy im2arré o principal da linha. No entanto, a função Image.fromarrayjá leva isso em consideração. Ou seja, arr2im.size == im.sizee arr2im.mode == im.modeno exemplo acima.

Devemos cuidar do formato de dados HxWxC ao processar as matrizes numpy transformadas, por exemplo, faça a transformação im2arr = np.rollaxis(im2arr, 2, 0)ou im2arr = np.transpose(im2arr, (2, 0, 1))no formato CxHxW.

Você precisa converter sua imagem em uma matriz numpy da seguinte maneira:

import numpy
import PIL

img = PIL.Image.open("foo.jpg").convert("L")
imgarr = numpy.array(img) 

O exemplo que eu usei hoje:

import PIL
import numpy
from PIL import Image

def resize_image(numpy_array_image, new_height):
    # convert nympy array image to PIL.Image
    image = Image.fromarray(numpy.uint8(numpy_array_image))
    old_width = float(image.size[0])
    old_height = float(image.size[1])
    ratio = float( new_height / old_height)
    new_width = int(old_width * ratio)
    image = image.resize((new_width, new_height), PIL.Image.ANTIALIAS)
    # convert PIL.Image into nympy array back again
    return array(image)

Se sua imagem estiver armazenada no formato Blob (ou seja, em um banco de dados), você poderá usar a mesma técnica explicada por Billal Begueradj para converter sua imagem de Blobs em uma matriz de bytes.

No meu caso, eu precisava das minhas imagens armazenadas em uma coluna de blob em uma tabela db:

def select_all_X_values(conn):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT ImageData from PiecesTable")    
    rows = cur.fetchall()    
    return rows

Criei uma função auxiliar para alterar meu conjunto de dados em np.array:

X_dataset = select_all_X_values(conn)
imagesList = convertToByteIO(np.array(X_dataset))

def convertToByteIO(imagesArray):
    """
    # Converts an array of images into an array of Bytes
    """
    imagesList = []

    for i in range(len(imagesArray)):  
        img = Image.open(BytesIO(imagesArray[i])).convert("RGB")
        imagesList.insert(i, np.array(img))

    return imagesList

Depois disso, pude usar os byteArrays na minha rede neural.

plt.imshow(imagesList[0])

Converter Numpy to PILimagem ePIL to Numpy

import numpy as np
from PIL import Image

def pilToNumpy(img):
    return np.array(img)

def NumpyToPil(img):
    return Image.fromarray(img)

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

Você pode transformar a imagem em numpy analisando a imagem na função numpy () depois de extrair os recursos (desnormalização)