Python 从包含RGB图像数据的一维阵列中检索RGB图像

我将包含RGB图像数据的C数组传递给Python中的函数，以进一步处理图像。 如何检索此图像并在Python中打印它

名为C_data的包含RGB图像数据的C数组是由创建的

for(k = 0; k < c; ++k){
    for(j = 0; j < h; ++j){
        for(i = 0; i < w; ++i){
            int dst_index = i + w*j + w*h*k;
            int src_index = k + c*i + c*w*j;
            c_data[dst_index] = (float)stb_im[src_index]/255.;
        }
    }
}

我尝试使用

data = im_data.reshape((im_h, im_w, 3)) 

并使用创建一个PIL图像对象

img = PIL.Image.fromarray(data, 'RGB')

，但当我运行以下命令时

img.show()

我得到了下面的图片，而不是原来的图片

更新：我按照建议将这些标准化像素值乘以255.0，将numpy数组强制转换为int和plot：

im_data = (im_data*255.0).astype(np.uint8)
im_data = im_data.reshape((im_h, im_w, 3))
img = Image.fromarray(im_data, 'RGB')
img.show()

我得到的图像是重复的图案，而不是一个大的RGB 图片：

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尝试将

数据

再次乘以

255

并将其四舍五入为int。我想RGB元组中的值应该在

0-255

范围内，而不是

0-1

在花了一天的时间恢复此图像后，我找到了解决方案

我相信我的标准化图像像素的扁平化版本存储在名为

im_data

的一维数组中，看起来像这样

[r1 g1 b1 r2 g2 b2…rN gN bN]

，其中下标

N

是像素数

因此，第一步我将每个像素乘以

255.0

，得到

0-255

之间的像素值：

import numpy as np
im_data = (im_data*255.0).astype(np.uint8)

我没有使用

（im\u h，im\u w，3）

的形状来重塑数组的形状，而是使用

（3，im\u h，im\u w）

的形状来重塑数组的形状，以便：

im_data = im.reshape((3, im_h, im_w))

最后，我转置结果numpy数组以获得正确的图像形状，即

（im\u h，im\u w，3）

，因此：

im_data = np.transpose(im, (1, 2, 0))

最后,

img = Image.fromarray(im_data, 'RGB')
img.show() 

和繁荣： （图像是基准数据集之一）

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老实说，我并不完全确定这些是怎么回事。我只是乱弄数组操作。

根据文档

RGB

模式是3x8位像素，我建议创建1-d数组，每个元素将由一个像素的RGB值[R，G，B]组成数组，如果这不起作用，你也可以试着用3个颜色通道制作一个一维阵列，在某种程度上看起来像是高度和宽度混合了。试着交换订单，看看是否有效。

img = Image.fromarray(im_data, 'RGB')
img.show()