Python 将大型矩阵转换为灰度图像

我有一个3076568二进制值（1和0）的NumPy数组。我想将其转换为矩阵，然后转换为Python中的灰度图像

但是，当我尝试将数组重新整形为1538284 x 1538284矩阵时，会出现内存错误

如何减小矩阵的大小，使其变成适合屏幕的图像，而不丢失唯一性/数据

此外，我如何将其转换为灰度图像

任何帮助或建议都将不胜感激。谢谢。

您的“二进制值”数组是字节数组吗

如果是这样，可以在调整大小后执行（使用）：

from PIL import Image
im = Image.fromarray(arr)

然后

im.show（）

查看它

如果数组只有0和1（1位深度或b/w），则可能需要将其乘以255

im = Image.fromarray(arr * 255)

这里有一个例子：

>>> arr = numpy.random.randint(0,256, 100*100) #example of a 1-D array
>>> arr.resize((100,100))
>>> im = Image.fromarray(arr)
>>> im.show()

编辑（2018年）：

这个问题是在2011年写的，自从使用

fromarray

加载时需要使用

mode='L'

参数以来，这个问题就发生了变化

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同样在下面的评论中，有人说还需要

arr.astype（np.uint8）

，但我没有测试过它

使用PIL并不是真的需要，你可以直接用pyplot绘制数组（见下文）。要保存到文件，可以使用

plt.imsave（'fname.png'，im）

代码如下

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = (np.random.rand(1754**2) < 0.5).astype(int)

im = x.reshape(1754, 1754)
plt.gray()
plt.imshow(im)

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=（np.random.rand（1754**2）<0.5）.aType（int）
im=x.重塑（17541754）
plt.gray（）
plt.imshow（im）

您还可以使用

plt.show（im）

在新窗口中显示图像。

您可以使用和

im.save（“foobar.png”）

：

#/usr/bin/env python
#您的数据是“数组”-我只是为了测试而做的
宽度，高度=512，100
将numpy作为np导入
数组=（np.random.rand（宽*高）<0.5.astype（int）
数组=数组。重塑形状（高度、宽度）
#你需要什么
从scipy.misc导入到图像
im=toimage（阵列）
保存（“foobar.png”）

给

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例如，如果您的电脑中有一个包含一些数据（图像）的txt文件，为了将这些数据可视化为灰度图像，您可以使用以下方法：

with open("example.txt", "r") as f:
data = [i.strip("\n").split() for i in f.readlines()]
data1 = np.array(data, dtype=float)
plt.figure(1)
plt.gray()
plt.imshow(data1)
plt.show()

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呃。。。3076568值将是~1754x1754图像，而不是1538284x1538284图像。啊。。很晚了，我错了。：-）感谢您指出这一点。在尝试上述示例时，我遇到了一个错误“无法处理此数据类型”。我需要传递mode=“L”like:im=Image.fromarray（arr，mode=“L”）@barbolo-mine没有引发错误，它只是使整个图片变白。但是使用“L”模式修复了它，谢谢！我必须使用

arr.astype（np.uint8）

和

mode='L'

（如上所述）来获得正确的输出（请参阅）。

with open("example.txt", "r") as f:
data = [i.strip("\n").split() for i in f.readlines()]
data1 = np.array(data, dtype=float)
plt.figure(1)
plt.gray()
plt.imshow(data1)
plt.show()