Python 将图像转换为像素向量

我正在尝试将图像转换为像素阵列。 这是我目前的代码

im = Image.open("beeleg.png")
pixels = im.load()
im.getdata() # doesn't work
print(pixels # doesn't work

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理想情况下，我的最终目标是将图像转换为仅包含像素的向量，因此，例如，如果我有一个维度为

100x100

的图像，那么我需要一个维度为

1x10000

的向量，其中每个值都在[0255]之间。然后，将数组中的每个值除以

256

，并在向量的前面添加一个偏差

1

。但是，如果不能获得阵列，我无法继续执行所有这些操作。如何继续？

Scipy的ndimage

library通常是将像素作为数据（数组）使用的go-to库。您可以使用
scipy.ndimage.imread
从文件（支持的最常用格式）将图像加载到numpy数组中，该数组可以轻松地进行形状调整和数学操作。
模式
关键字可用于指定加载时的颜色空间转换（将RGB图像转换为黑白）。在您的例子中，您要求使用0-255（8位灰度）的单色像素，因此您将使用
mode='L'
。有关用法/更有用的函数，请参阅。
如果使用
OpenCV
，
gray=cv2。imread（image，0）
将返回带有
n行
x
m列
单通道numpy数组的灰度图像<代码>行，cols=gray。shape

将返回图像的高度和宽度。

用于读取numpy数组（然后可以随意重塑）。对8位灰度图像使用模式

'L'

，这就成功了！非常感谢。请作为答案发布。我还有一个小问题。这张图片给了我一个二维数组。但是，我想对图像进行一次热编码（1d向量）。有简单的方法吗？@Christian你现在应该有一个像素值的numpy数组。假设

img=imread（stuff）

您可以调用

length=np.prod（img.shape）；img=img.重塑（长度）

。或者，您可以使用ndarray的属性，该属性为您提供数组的内存视图，就好像它是平面的一样，而不会实际移动内存。后者通常是更好的方法，某些函数可能不会将其视为规则数组，从而导致不兼容。