Объедините 3 отдельных массива numpy с RGB-изображением в Python

Итак, у меня есть набор данных, которые я могу преобразовать, чтобы сформировать отдельные массивы numpy в диапазонах R, G, B. Теперь мне нужно объединить их, чтобы сформировать изображение RGB.

Я попробовал "Изображение" для выполнения задания, но для этого требуется "режим".

Я попытался сделать трюк. Я бы использовал Image.fromarray(), чтобы передать массив в изображение, но по умолчанию он достигает режима "F", когда Image.merge требует, чтобы изображения режима "L" сливались. Если бы я объявлял атрибут массива в fromarray() на "L" на первом месте, все изображения R G B искажались.

Но, если я сохраняю изображения, а затем открываю их, а затем объединяюсь, он отлично работает. Изображение читает изображение с режимом "L" .

Теперь у меня есть две проблемы.

Во-первых, я не думаю, что это элегантный способ сделать работу. Поэтому, если кто-то знает лучший способ сделать это, скажите

Во-вторых, Image.SAVE работает неправильно. Ниже приведены ошибки, с которыми я сталкиваюсь:

In [7]: Image.SAVE(imagefile, 'JPEG')
----------------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

/media/New Volume/Documents/My own works/ISAC/SAMPLES/<ipython console> in <module>()

TypeError: 'dict' object is not callable

Просьба предложить решения.

И помните, что изображение размером около 4000x4000.

Ответ 1

Я не очень понимаю ваш вопрос, но вот пример того, что я сделал недавно, похоже, что это может помочь:

# r, g, and b are 512x512 float arrays with values >= 0 and < 1.
from PIL import Image
import numpy as np
rgbArray = np.zeros((512,512,3), 'uint8')
rgbArray[..., 0] = r*256
rgbArray[..., 1] = g*256
rgbArray[..., 2] = b*256
img = Image.fromarray(rgbArray)
img.save('myimg.jpeg')

Я надеюсь, что это поможет

Ответ 2

rgb = np.dstack((r,g,b))  # stacks 3 h x w arrays -> h x w x 3

Также конвертировать поплавки 0.. 1 в uint8 s,

rgb_uint8 = (np.dstack((r,g,b)) * 255.999) .astype(np.uint8)  # right, Janna, not 256

Ответ 3

Преобразуйте массивы numpy в uint8, прежде чем передавать их в Image.fromarray

Eg. если вы плаваете в диапазоне [0..1]:

r = Image.fromarray(numpy.uint8(r_array*255.999))

Ответ 4

Ваше искажение, которое я считаю, вызвано тем, как вы разбиваете свое исходное изображение на отдельные группы, а затем снова изменяете его размер, прежде чем вставлять его в слияние;

`
image=Image.open("your image")

print(image.size) #size is inverted i.e columns first rows second eg: 500,250

#convert to array
li_r=list(image.getdata(band=0))
arr_r=np.array(li_r,dtype="uint8")
li_g=list(image.getdata(band=1))
arr_g=np.array(li_g,dtype="uint8")
li_b=list(image.getdata(band=2))
arr_b=np.array(li_b,dtype="uint8")

# reshape 
reshaper=arr_r.reshape(250,500) #size flipped so it reshapes correctly
reshapeb=arr_b.reshape(250,500)
reshapeg=arr_g.reshape(250,500)

imr=Image.fromarray(reshaper,mode=None) # mode I
imb=Image.fromarray(reshapeb,mode=None)
img=Image.fromarray(reshapeg,mode=None)

#merge
merged=Image.merge("RGB",(imr,img,imb))
merged.show()
`

это хорошо работает!