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本篇文章解释了我们如何使用 PIL 包中的 Image.fromarray() 将 NumPy 数组转换为 PIL 图像。Python Imaging Library (PIL)是 Python 中一个具有各种图像处理功能的库。

Image.fromarray() 函数将数组对象作为输入，并返回由数组对象制作的图像对象。

在 Python 中把一个 NumPy 数组转换为 PIL 图像

import numpy as np
from PIL import Image

image = Image.open("lena.png")
np_array = np.array(image)

pil_image=Image.fromarray(np_array)
pil_image.show()

输出：

它将使用 open() 方法从 Image 中读取当前工作目录下的图像 lena.png，并返回一个图像对象。

然后我们使用 numpy.array() 方法将这个图像对象转换为一个 NumPy 数组。

我们使用 Image.fromarray() 函数将该数组转换回 PIL 图像对象，最后使用 show() 方法显示该图像对象。

import numpy as np 
from PIL import Image 

array = np.random.randint(255, size=(400, 400),dtype=np.uint8)
image = Image.fromarray(array)
image.show() 

输出：

在这里，我们创建一个大小为 400x400 的 NumPy 数组，其随机数范围为 0 到 255，然后使用 Image.fromarray() 函数将数组转换为 Image 对象，并使用 show() 方法显示 image。

用 Matplotlib Colormap 将 NumPy 数组转换为 PIL 图像 Python

import numpy as np 
from PIL import Image 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import cm

image_array=plt.imread("lena.jpg")
image_array=image_array/255
image = Image.fromarray(np.uint8(cm.plasma(image_array)*255))
image.show()

输出：

它应用了 Matplotlib 包中的 plasma colormap。要将一个 colormap 应用到一个图像上，我们首先要将 array 归一化，最大值为 1。在上面的例子中，image_array 中元素的最大值是 255。因此，我们将 image_array 除以 255 进行归一化。

然后，我们将 colormap 应用到 image_array 中，并再次乘以 255。然后，我们使用 np.uint8() 方法将元素转换为 int 格式。最后，我们使用 Image.fromarray() 函数将数组转换为图像。