如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并保存为 CSV 文件？
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让我们看看如何将图像转换成 NumPy 数组，然后用 Python 将该数组保存到 CSV 文件中？首先，我们将学习如何将图像转换为数字数组。将图像转换为数组的方法有很多种，其中很少几种是:
方法 1: 使用 PIL 和 NumPy 库。
我们将使用 PIL。Image.open() 和 numpy.asarray() 。
示例:
Python 3
# import required libraries
from PIL import Image
import numpy as gfg
# read an image
img = Image.open('geeksforgeeks.jpg')
# convert image object into array
imageToMatrice = gfg.asarray(img)
# printing shape of image
print(imageToMatrice.shape)
输出:
(251, 335, 3)
方法二:使用 Matplotlib 库。
我们将使用matplotlib . image . imread()方法。
示例:
Python 3
# import library
from matplotlib.image import imread
# read an image
imageToMatrice = imread('geeksforgeeks.jpg')
# show shape of the image
print(imageToMatrice.shape)
输出:
(251, 335, 3)
现在，imageToMatrice 变量包含从给定图像转换后获得的数组。
获得的矩阵的维数取决于图像中存在多少通道:
- 对于黑白或灰度图像:只存在一个通道，因此，矩阵的形状为(n，n)，其中 n 代表图像的维度(像素)，矩阵内的值范围为 0 到 255。
- 对于颜色或 RGB 图像:它将渲染一个 3 通道的张量，因此矩阵的形状将是(n，n，3)。每个通道都是一个(n，n)矩阵，其中每个条目分别代表图像内实际位置的红色、绿色或蓝色级别。
我们将使用两种方法来做同样的事情，第一种方法使用 numpy 库，第二种方法使用 pandas 库:
注意:我们只能在文件中保存 1D 或 2D 矩阵，因此，灰度或黑白图像不会有问题，因为它是 2D 矩阵，但我们需要确保这适用于彩色或 RGB 图像，这是一个 3D 矩阵。
方法 1: 使用 NumPy 库。
我们将使用 numpy.savetxt() 和 numpy.loadtxt()。
示例:
Python 3
# import required libraries
import numpy as gfg
import matplotlib.image as img
# read an image
imageMat = img.imread('gfg.jpg')
print("Image shape:", imageMat.shape)
# if image is colored (RGB)
if(imageMat.shape[2] == 3):
# reshape it from 3D matrice to 2D matrice
imageMat_reshape = imageMat.reshape(imageMat.shape[0],
-1)
print("Reshaping to 2D array:",
imageMat_reshape.shape)
# if image is grayscale
else:
# remain as it is
imageMat_reshape = imageMat
# saving matrice to .csv file
gfg.savetxt('geek.csv',
imageMat_reshape)
# retrieving matrice from the .csv file
loaded_2D_mat = gfg.loadtxt('geek.csv')
# reshaping it to 3D matrice
loaded_mat = loaded_2D_mat.reshape(loaded_2D_mat.shape[0],
loaded_2D_mat.shape[1] // imageMat.shape[2],
imageMat.shape[2])
print("Image shape of loaded Image:",
loaded_mat.shape)
# check if both matrice have same shape or not
if((imageMat == loaded_mat).all()):
print("\n\nYes",
"The loaded matrice from CSV file is same as original image matrice")
输出:
图像形状:(251，335，3) 整形为 2D 阵列:(251，1005) 加载图像的图像形状:(251，335，3) 是 CSV 文件中加载的矩阵与原始图像矩阵相同
方法二:使用熊猫文库。
我们将使用熊猫。数据框()和熊猫。Dataframe()。to_csv() 法。
Python 3
# import required libraries
import numpy as gfg
import matplotlib.image as img
import pandas as pd
# read an image
imageMat = img.imread('gfg.jpg')
print("Image shape:",
imageMat.shape)
# if image is colored (RGB)
if(imageMat.shape[2] == 3):
# reshape it from 3D matrice to 2D matrice
imageMat_reshape = imageMat.reshape(imageMat.shape[0],
-1)
print("Reshaping to 2D array:",
imageMat_reshape.shape)
# if image is grayscale
else:
# remain as it is
imageMat_reshape = imageMat
# converting it to dataframe.
mat_df = pd.DataFrame(imageMat_reshape)
# exporting dataframe to CSV file.
mat_df.to_csv('gfgfile.csv',
header = None,
index = None)
# retrieving dataframe from CSV file
loaded_df = pd.read_csv('gfgfile.csv',
sep = ',',
header = None)
# getting matrice values.
loaded_2D_mat = loaded_df.values
# reshaping it to 3D matrice
loaded_mat = loaded_2D_mat.reshape(loaded_2D_mat.shape[0],
loaded_2D_mat.shape[1] // imageMat.shape[2],
imageMat.shape[2])
print("Image shape of loaded Image :",
loaded_mat.shape)
# check if both matrice have same shape or not
if((imageMat == loaded_mat).all()):
print("\n\nYes",
"The loaded matrice from CSV file is same as original image matrice")
输出:
图像形状:(251，335，3) 整形为 2D 阵列:(251，1005) 加载图像的图像形状:(251，335，3) 是 CSV 文件中加载的矩阵与原始图像矩阵相同
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