Python 以png格式保存图像的2个像素通道

根据scipy文档，可以像这样保存图像的单个通道

>>> x = np.zeros((255, 255))
>>> x = np.zeros((255, 255), dtype=np.uint8)
>>> x[:] = np.arange(255)
>>> imsave('/tmp/gradient.png', x)

和这样的图像的3个通道：

>>> rgb = np.zeros((255, 255, 3), dtype=np.uint8)
>>> rgb[..., 0] = np.arange(255)
>>> rgb[..., 1] = 55
>>> rgb[..., 2] = 1 - np.arange(255)
>>> imsave('/tmp/rgb_gradient.png', rgb)

但是，是否可以仅将图像的两个通道保存为png？我试图用2个通道模拟上述代码，但遇到以下错误：

ValueError: 'arr' does not have a suitable array shape for any mode.

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我并不完全清楚你想要实现什么，或者你想要存储什么样的渠道

根据，只有一个选项：使用灰度+alpha通道。当然，您可以这样存储数据，但是：

• 这意味着位深度为16或32；也许不是你想要的
• 默认情况下，库会将其解释为灰度+alpha通道

实际上更加灵活，似乎支持任意频道，但据libtiff称，libtiff不支持2频道。（可能是过时的信息；不确定）

所以这可能取决于你真正想做什么。如果您只想存储2个通道（因为您想保存字节，不需要更多通道），而管道中的每一步都可以根据您的喜好进行调整以解释，我建议只存储3个通道，其中一个通道为空（例如，全零）。PNGs过滤器将能够有效地压缩它。当然，在以后阅读/使用这些代码时，您需要修改代码，以便在保存时将其解释为已完成

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如果这只是为了某种只涉及python的科学堆栈的任务，那么您可以使用numpy的来存储数组。（备注：将有通用压缩；但没有像

x+1-x

->这样的过滤器使用像素：0、1、2、3难以压缩；但使用增量过滤器：0、1、1、1易于压缩；意思是：与PNG相比，压缩效率取决于您的图像）PNG文件格式支持两个通道的图像，每个通道的位深度为16或32位。PNG将此类文件解释为带有alpha（即透明度）通道的灰度图像。事实上，如果您正在尝试使用alpha通道创建灰度图像，那么这个答案可能会对您有所帮助。如果您试图使用PNG格式来存储数组，那么我建议使用不同的格式。有关建议，请参见@sascha的答案

我编写的（）可以用这种格式编写PNG文件。只需传入类型为

np.uint16

或形状为

np.uint32

的数组（m，n，2）

比如说,

import numpy as np
from numpngw import write_png


# Create `img` with a black outer border, a white inner border and
# a transparent square in the middle.
img = np.full((64, 64, 2), fill_value=2**16-1, dtype=np.uint16)
img[16:-16, 16:-16, 1] = 0
img[:8, :, 0] = 0
img[-8:, :, 0] = 0
img[:, :8, 0] = 0
img[:, -8:, 0] = 0

write_png('foo.png', img)

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您可能需要进行一些实验，才能将这些数据读回具有相同形状和数据类型的数组中。例如，读取此文件时枕头的默认行为是返回一个具有形状（m，n，4）的8位数组；也就是说，Pillow将数据转换为RGBA格式。

我只想存储红色和绿色通道。我对蓝色频道不感兴趣，因为我没有该频道的信息。