从多维numpy数组创建高质量的灰度图像

debugcn 发表于 Dev

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我有一个数组（50（行）乘33（列））。我将其导入python上的numpy数组。数组上的值的范围是0到4096，因此我将其缩放到0-255，然后尝试从中创建灰度图像并保存。

    import numpy
    from PIL import Image
    data =  numpy.loadtxt('result.txt',delimiter='\t',dtype=None)
    rescaled = (255.0 / 4096 * (data)).astype(numpy.uint8)
    image = Image.fromarray(rescaled)
    image.save('test_fullsize.jpeg', quality=95)

这不会输出任何错误，但是生成的图像仅为50x33像素。这意味着图片非常小（我可以看到它确实是我正在寻找的图像类型，但是它非常非常小）

在保存之前，我尝试通过添加以下代码行来调整图像的大小：

image = image.resize((480, 640), Image.ANTIALIAS)

但是，这会输出非常像素化（质量差）的480,640图像。我需要此图像具有适当的分辨率/大小，才能将其放置在海报上。

谢谢你。

贾明疮

据我了解，您正在尝试将矩阵中的数字显示为不同的灰色阴影，并使其足够大以适合海报。因此，就像@pandita一样，我也将使用Matplotlib，因为这很容易做到。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

height, width = 50, 33 #in pixels
spines = 'left', 'right', 'top', 'bottom'

labels = ['label' + spine for spine in spines]

tick_params = {spine : False for spine in spines}
tick_params.update({label : False for label in labels})

img = np.random.randint(0, 4097, (height, width))

img *= 255. / 4096

desired_width = 8 #in inches
scale = desired_width / float(width)

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(desired_width, height*scale))
img = ax.imshow(img, cmap=cm.Greys_r, interpolation='none')

#remove spines
for spine in spines:
    ax.spines[spine].set_visible(False)

#hide ticks and labels
ax.tick_params(**tick_params)

#preview
plt.show()

#save
fig.savefig('test.png', dpi=300)