Python 正确地将png转换为npy numpy数组（图像到数组）

当我生成一个图像，然后从中生成一个numpy数组时，原始的

.npy

文件与新文件不同。我原以为

新数组.npy

将与

原始数组.npy

完全相同，因为它们来自同一个图像

例如，我使用了这个4*4像素的小图像：

这是一个更大的版本（不是我正在使用的版本）：

代码的最后一部分将

.png

转换为

.npy

。我想问题就在这里的某个地方

import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt

filename = 'image-test'

img = Image.open( filename + '.png' )
data = np.array( img, dtype='uint8' )

np.save( filename + '.npy', data)

# visually testing our output
img_array = np.load(filename + '.npy')
plt.imshow(img_array) 

我的简单算法：

生成随机rgb数组并将其另存为

.npy

从该numpy数组保存

.png

文件

加载

.png

文件并将其保存回

.npy

结果如下：

当我从

new array.npy

重新生成图像时，我得到的图像与

original image.png

完全相同：

---

由于阵列具有不同的数据类型，因此文件不同

第一次保存数据是在保存阵列CXY时。此数组的类型为

np.float64

，因为这是

np.zeros

返回的默认数据类型

---

第二个数组是通过加载原始图像而不是保存的npy文件创建的。这就是不一致的地方，因为PNG数据的类型是

np.uint8

（并且在下一行中再次转换为

np.uint8

）。这是一种较小的数据类型，因此总体文件大小较小。

正如您所知，PNG文件中的像素数据是压缩的。数据中的微小变化，以及不同的压缩算法，可能会改变文件大小。要比较实际数据，请对解压缩后的像素进行比较。感谢您的回答，但问题是，我的想法是能够将该数组用于机器学习算法，并且在转换后必须相同。我该怎么做？我的意思是，由于这个微小的变化，我得到了一个错误：当我将2400*1400 png转换为numpy数组并尝试使用它时，索引器：索引2323超出了大小为1400的轴0的界限。这并不奇怪，因为文件似乎有不同的边界。PNG文件格式将像素存储为整数。您不能将浮点数组（如

CXY

或

img\u数组

）中的数据保存到PNG文件，并期望读回相同的值。您的数组

CXY

包含范围为0..1的浮点数。PNG文件只能存储整数，因此无法存储浮点值。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

from PIL import Image                                                                                


####create a matrix of random colors
filename = "original-array"

matrix=np.random.random((4,4,3))
nx,ny,nz=np.shape(matrix)
CXY=np.zeros([ny, nx])
for i in range(ny):
    for j in range(nx):
        CXY[i,j]=np.max(matrix[j,i,:])

#Save binary data
np.save(filename + '.npy', CXY)
print(filename + " was saved")

#Load npy
img_array = np.load(filename + '.npy')
plt.imshow(img_array)


####Save npy as png
filename = "original-image"

img_name = filename +".png"
matplotlib.image.imsave(img_name, img_array)
print(filename + " was saved")


#### Convert that png back to numpy array

img = Image.open( filename + '.png' )
data = np.array( img, dtype='uint8' )

#Convert the new npy file to png
filename = "new-array"

np.save( filename + '.npy', data)
print(filename + " was saved")


#Load npy
img_array = np.load(filename + '.npy')

filename = "new-image"
#Save as png
img_name = filename +".png"
matplotlib.image.imsave(img_name, img_array)
print(filename + " was saved")