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] – [2. Jupyter Notebookで以下のコードを入力] adash333 | 画像をnumpy配列に変換 [2017/10/22] – adash333 | ||
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行 24: | 行 24: | ||
from PIL import Image | from PIL import Image | ||
import numpy as np | 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 | # 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(' | im = np.array(Image.open(' | ||
+ | |||
+ | # NumPy配列のshapeと、要素のデータ型を表示 | ||
print(im.shape, | print(im.shape, | ||
+ | |||
+ | # 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) | print(im) | ||
+ | |||
+ | # 上記NumPy配列をテキストで保存 | ||
+ | np.savetxt(' | ||
</ | </ | ||
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。 | 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:20171022-234756.png}} | + | {{: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。 | まず、PIL(pillow)とNumPyを使うので、インポートします。 | ||
行 39: | 行 49: | ||
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。 | 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。 | + | 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, |
+ | |||
+ | 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(' | ||
+ | print(b) | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
- | そのため、im.shape は、(426, | ||
===== 参考文献 ===== | ===== 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。 | 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。 |
画像をnumpy配列に変換.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1