python如何把数组转化成图像

嘿，亲爱的朋友们！今天我要和大家分享一个超级实用的小技巧，那就是如何用Python将数组转化成图像，相信很多小伙伴在编程过程中都会遇到这个需求,那么接下来就让我一步步地为大家揭开神秘的面纱吧！

我们需要明确一点：要将数组转化成图像，离不开Python中的一个强大库——PIL（Python Imaging Library），PIL现在已经升级为Pillow了，但核心功能是一样的,我们先来安装Pillow库。

安装Pillow库非常简单,只需要在命令行中输入以下命令：

pip install Pillow

等待安装完成后,我们就可以开始操作啦！

创建数组

我们需要创建一个数组，这里以numpy库为例,创建一个简单的二维数组：

import numpy as np
array = np.random.rand(100, 100)

这里我们创建了一个100x100的二维数组,里面的值是0到1之间的随机数。

将数组转化为图像

我们要将这个数组转化为图像，这里需要用到Pillow库中的Image模块,具体代码如下：

from PIL import Image
# 将数组转化为图像
img = Image.fromarray(array.astype('uint8'))
# 显示图像
img.show()

这里有两点需要注意：

fromarray函数接受的数组类型必须是uint8,所以我们需要对数组进行类型转换。
show函数用于显示图像，如果你使用的是Jupyter Notebook等环境，可以直接使用img变量显示图像。

图像处理

python如何把数组转化成图像

我们已经成功将数组转化为了图像，但有时候，我们可能需要对图像进行一些处理，比如调整对比度、亮度等，以下是一个简单的例子,仅供参考：

# 调整对比度
def adjust_contrast(image, factor):
    image = np.array(image)
    mean = np.mean(image)
    image = (image - mean) * factor + mean
    return Image.fromarray(np.clip(image, 0, 255).astype('uint8'))
# 调整亮度
def adjust_brightness(image, factor):
    image = np.array(image)
    image = image * factor
    return Image.fromarray(np.clip(image, 0, 255).astype('uint8'))
# 调用函数
img_contrast = adjust_contrast(img, 1.5)
img_brightness = adjust_brightness(img, 0.8)
# 显示调整后的图像
img_contrast.show()
img_brightness.show()

这里我们定义了两个函数，分别用于调整对比度和亮度，通过修改factor参数,我们可以实现不同的调整效果。

保存图像

如果我们想将处理后的图像保存到本地,可以使用以下代码：