サルでもわかる機械学習

画像をnumpy配列に変換

以下のサイトのコードほとんどそのままです。

Python – NumPyで画像を配列として取得する

投稿者: edo1z 投稿日: 09/27/2015

https://endoyuta.com/2015/09/27/python-numpyで画像を配列として取得する/

1. cat.jpgの用意

https://pixabay.com/　から、猫の画像をダウンロードして、cat.jpg　という名前で保存します。

640×426のカラー画像です。

2. Jupyter Notebookで以下のコードを入力

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)

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。

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640×426(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。

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。

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。

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)

参考文献

ど素人の私がこのコードを見つけるまでに、以下の３つの本の該当部分を繰り返し読みました。

<html>

目次

画像をnumpy配列に変換

1. cat.jpgの用意

2. Jupyter Notebookで以下のコードを入力

3. 保存したNumPy配列の読み出し（テキストで保存した場合）

参考文献