画像をnumpy配列に変換

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--- 画像をnumpy配列に変換 [2017/10/22]
adash333 [1. cat.jpgの用意]
+++ 画像をnumpy配列に変換 [2018/10/07] (現在)
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 from PIL import Image
 import numpy as np
 # PILでcat.jpgを開いてグレースケール画像に変換し、NumPy配列に変換
 im = np.array(Image.open('cat.jpg').convert('L'))
+# NumPy配列のshapeと、要素のデータ型を表示
 print(im.shape, im.dtype)
+# グレースケール化した画像のNumPy配列に変換したものを表示
 print(im)
+# 上記NumPy配列をテキストで保存
+np.savetxt('im_ndarray.txt', im)
 </code>
-以下のような結果になります。
+コードを入力してから、Shift + Enterを押すと、以下のような結果になります。
+{{:pasted:20171023-003059.png}}
+上記コードについて説明します。
+まず、PIL(pillow)とNumPyを使うので、インポートします。
+PILでcat.jpgを開いてグレースケール画像に変換し、NumPy配列という行列に変換します。
+今回は、もとのjpg画像が640x426(幅 640 pixel, 高さ 426 pixel)なので、各ピクセルのグレースケールの値（0から255）を並べた行列は、426行640列となります。そのため、im.shape　は、(426, 640)というタプルとなります。
+上記NumPy配列を、im_ndarray.txtという名前で保存します。
+なんと、50KBのjpg画像をNumPy配列に変換したら、6657KBにもなってしまいました。TIF画像と似たようなものだと思います。
+{{:pasted:20171023-002559.png}}
+ちなみに、im_ndarray.txtの中身は、以下のように、数字がスペースと改行で区切られて保存されています。
+{{:pasted:20171023-003709.png}}
+==== 3. 保存したNumPy配列の読み出し（テキストで保存した場合） ====
+上記で保存したim_ndarray.txtを読み込む場合は、以下のコードとなります。
+<code>
+from PIL import Image
+import numpy as np
+# 上記で保存したNumPy配列を読み出す
+b = np.loadtxt('im_ndarray.txt')
+print(b)
+</code>
+{{:pasted:20171023-003321.png}}
-{{:pasted:20171022-234756.png}}
 ===== 参考文献 =====
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 https://lp-tech.net/articles/DCw73
+年12月9日\\
+[OpenCV] PythonのOpenCVで画像サイズの取得\\
+http://yu-write.blogspot.jp/2013/12/opencv-pythonopencv_9.html

画像をnumpy配列に変換.1508683687.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)