Python将二维数组输出为图片

简介: Python将二维数组输出为图片

原文链接

使用Python读取二维数组,将二维数组输出为图片,并保存在本地。

代码如下:

# coding=utf8
from PIL import Image
import numpy as np
import imageio
import matplotlib.pyplot as pyplot

a = 300
b = 500
x = 20
y = 20
w = 40
h = 80

# 生成图片矩阵
def Gener_mat(a, b, x, y, w, h):
    img_mat = np.zeros((a, b), dtype=np.int_)
    for i in range(0, a):
        for j in range(0, b):
            img_mat[i][j] = 0
    for i in range(x, x + w):
        for j in range(y, y + h):
            img_mat[i][j] = 1
    return img_mat


# 输出图片
def out_img(data):
    data = (data * 255.0).astype('uint8')  # 转换数据类型
    new_im = Image.fromarray(data)  # 调用Image库,数组归一化

    # 显示新图片
    pyplot.imshow(data)
    pyplot.show()

    # 保存图片到本地
    imageio.imsave('new_img.jpg', new_im)


img_mat = Gener_mat(a, b, x, y, w, h)
out_img(img_mat)

其中 Gener_mat 函数用于生成一个300*500的矩阵,矩阵大部分值为0,在坐标(20, 20)处有一个40*80的区域,值为1。

矩阵转为的图片保存在与代码同级的目录下,图片为:

如果不能正常显示图片,出现报错:

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later.

是Pycharm设置的问题。点击菜单栏 File——Setting——Tools——Python Scientific,取消勾选“Show plots in tool window”,然后点击右下角的“OK”,即可完成配置。再次启动,就能正常显示了。

学习更多编程知识,请关注我的公众号:

代码的路

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 Python
Python图片上采样工具 - RealESRGANer
Real-ESRGAN基于深度学习实现图像超分辨率放大,有效改善传统PIL缩放的模糊问题。支持多种模型版本,推荐使用魔搭社区提供的预训练模型,适用于将小图高质量放大至大图,放大倍率越低效果越佳。
239 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 文字识别 Java
Python实现PDF图片OCR识别:从原理到实战的全流程解析
本文详解2025年Python实现扫描PDF文本提取的四大OCR方案(Tesseract、EasyOCR、PaddleOCR、OCRmyPDF),涵盖环境配置、图像预处理、核心识别与性能优化,结合财务票据、古籍数字化等实战场景,助力高效构建自动化文档处理系统。
623 0
|
6月前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
基于Selenium的Python爬虫抓取动态App图片
基于Selenium的Python爬虫抓取动态App图片
471 68
|
4月前
|
数据采集 存储 监控
Python爬虫实战:批量下载亚马逊商品图片
Python爬虫实战:批量下载亚马逊商品图片
|
存储 人工智能 开发工具
AI助理化繁为简,速取代码参数——使用python SDK 处理OSS存储的图片
只需要通过向AI助理提问的方式输入您的需求,即可瞬间获得核心流程代码及参数,缩短学习路径、提升开发效率。
1723 5
AI助理化繁为简,速取代码参数——使用python SDK 处理OSS存储的图片
|
6月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案,通过模态特定处理与后期融合技术,在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块,有效保留结构和关系信息。相比传统方法,该方案显著提升了复杂查询的检索精度(+23%),并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比,为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
1774 0
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
|
Python
Python实用记录(六):如何打开txt文档并删除指定绝对路径下图片
这篇文章介绍了如何使用Python打开txt文档,删除文档中指定路径的图片,并提供了一段示例代码来展示这一过程。
183 1
|
计算机视觉 Windows Python
windows下使用python + opencv读取含有中文路径的图片 和 把图片数据保存到含有中文的路径下
在Windows系统中,直接使用`cv2.imread()`和`cv2.imwrite()`处理含中文路径的图像文件时会遇到问题。读取时会返回空数据,保存时则无法正确保存至目标目录。为解决这些问题,可以使用`cv2.imdecode()`结合`np.fromfile()`来读取图像,并使用`cv2.imencode()`结合`tofile()`方法来保存图像至含中文的路径。这种方法有效避免了路径编码问题,确保图像处理流程顺畅进行。
1566 1
|
计算机视觉 Python
Python实用记录(一):如何将不同类型视频按关键帧提取并保存图片,实现图片裁剪功能
这篇文章介绍了如何使用Python和OpenCV库从不同格式的视频文件中按关键帧提取图片,并展示了图片裁剪的方法。
510 0
|
Python
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输
使用Python的socket库实现客户端到服务器端的图片传输,包括客户端和服务器端的代码实现,以及传输结果的展示。
614 3
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输

推荐镜像

更多