RGB画像をnumpy配列に変換する方法は？

RGB画像があります。numpy配列に変換したいのですが。私は次のことをしました

im = cv.LoadImage("abc.tiff")
a = numpy.asarray(im)

形状のない配列を作成します。iplimageオブジェクトだと思います。

新しいOpenCV pythonインターフェイスを使用できます（私が誤っていない場合は、OpenCV 2.2以降で使用できます）。numpy配列をネイティブに使用します。

import cv2
im = cv2.imread("abc.tiff",mode='RGB')
print type(im)

結果：

<type 'numpy.ndarray'>

PIL（Python Imaging Library）とNumpyはうまく連携します。

以下の機能を利用しています。

from PIL import Image
import numpy as np

def load_image( infilename ) :
    img = Image.open( infilename )
    img.load()
    data = np.asarray( img, dtype="int32" )
    return data

def save_image( npdata, outfilename ) :
    img = Image.fromarray( np.asarray( np.clip(npdata,0,255), dtype="uint8"), "L" )
    img.save( outfilename )

'Image.fromarray'は、受信データを[0,255]にクリップし、バイトに変換してから、グレースケールイメージを作成するため、少し見苦しいです。私は主に灰色で作業します。

RGB画像は次のようになります。

 outimg = Image.fromarray( ycc_uint8, "RGB" )
 outimg.save( "ycc.tif" )

これには、matplotlibを使用することもできます。

from matplotlib.image import imread

img = imread('abc.tiff')
print(type(img))

出力： <class 'numpy.ndarray'>

今日の時点で、最善の策は以下を使用することです。

img = cv2.imread(image_path)   # reads an image in the BGR format
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)   # BGR -> RGB

次imgのタイプの配列が表示されます。

<class 'numpy.ndarray'>

遅い答えimageioですが、他の選択肢よりもモジュールを好むようになりました

import imageio
im = imageio.imread('abc.tiff')

と同じようにcv2.imread()、デフォルトでは派手な配列を生成しますが、RGB形式です。

cv.LoadImageの代わりにcv.LoadImageMを使用する必要があります。

In [1]: import cv
In [2]: import numpy as np
In [3]: x = cv.LoadImageM('im.tif')
In [4]: im = np.asarray(x)
In [5]: im.shape
Out[5]: (487, 650, 3)

David Pooleからの回答を使用すると、グレースケールのPNGおよびおそらく他のファイルでSystemErrorが発生します。私の解決策は：

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open( filename )
try:
    data = np.asarray( img, dtype='uint8' )
except SystemError:
    data = np.asarray( img.getdata(), dtype='uint8' )

実際にはimg.getdata（）はすべてのファイルで機能しますが、速度が遅いため、他のメソッドが失敗した場合にのみ使用します。

OpenCV画像形式は、numpy配列インターフェースをサポートしています。ヘルパー関数を作成して、グレースケールまたはカラー画像をサポートできます。つまり、BGR-> RGB変換は、画像データの完全なコピーではなく、派手なスライスで簡単に実行できます。

注：これはストライドトリックなので、出力配列を変更するとOpenCV画像データも変更されます。コピーが必要な場合.copy()は、配列のメソッドを使用してください！

import numpy as np

def img_as_array(im):
    """OpenCV's native format to a numpy array view"""
    w, h, n = im.width, im.height, im.channels
    modes = {1: "L", 3: "RGB", 4: "RGBA"}
    if n not in modes:
        raise Exception('unsupported number of channels: {0}'.format(n))
    out = np.asarray(im)
    if n != 1:
        out = out[:, :, ::-1]  # BGR -> RGB conversion
    return out

私もimageioを採用しましたが、前処理と後処理に次の機械が役立つことがわかりました。

import imageio
import numpy as np

def imload(*a, **k):
    i = imageio.imread(*a, **k)
    i = i.transpose((1, 0, 2))  # x and y are mixed up for some reason...
    i = np.flip(i, 1)  # make coordinate system right-handed!!!!!!
    return i/255


def imsave(i, url, *a, **k):
    # Original order of arguments was counterintuitive. It should
    # read verbally "Save the image to the URL" — not "Save to the
    # URL the image."

    i = np.flip(i, 1)
    i = i.transpose((1, 0, 2))
    i *= 255

    i = i.round()
    i = np.maximum(i, 0)
    i = np.minimum(i, 255)

    i = np.asarray(i, dtype=np.uint8)

    imageio.imwrite(url, i, *a, **k)

理論的根拠は、画像の表示だけでなく、画像処理にnumpyを使用していることです。このため、uint8は扱いにくいため、0から1の範囲の浮動小数点値に変換します。

画像を保存するときに、範囲外の値を自分で切り取らなければならないことに気づいたか、そうでなければ、本当に灰色の出力になってしまいました。（灰色の出力は、[0、256の外側にある）全範囲をimageioが範囲内の値に圧縮した結果です。）

他にもいくつか奇妙な点がありましたが、私はそれをコメントで述べました。

あなたはとを使用numpyして簡単にrgb画像のnumpy配列を取得できますImage from PIL

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

im = Image.open('*image_name*') #These two lines
im_arr = np.array(im) #are all you need
plt.imshow(im_arr) #Just to verify that image array has been constructed properly

次の構文を使用してイメージをロードします。

from keras.preprocessing import image

X_test=image.load_img('four.png',target_size=(28,28),color_mode="grayscale"); #loading image and then convert it into grayscale and with it's target size 
X_test=image.img_to_array(X_test); #convert image into array