python - 正在使用 PIL 保存损坏的图像

Question

我遇到一个问题，即操作图像像素会导致保存损坏的图像...

因此，我使用 PIL 打开图像，然后将其转换为 NumPy 数组:

image = Image.open("myimage.png")
np_image = np.asarray(image)

然后，我转置图像，将其从 [x][y][channel] 转换为 [channel][x][y]:

pixels = np.transpose(np_image, (2, 0, 1))

如果我随后将此图像转回 [x][y][channel]，则从此数组创建一个 PIL 图像，然后保存该图像:

image1 = np.transpose(pixels, (1, 2, 0))
image2 = Image.fromarray(image1, 'RGB')
image2.save('image2.png')

然后保存的图像与“myimage.png”相同。

但是，如果我首先将 像素 分配给图像数组中的元素，而不是上面的代码:

images = np.zeros([10, 3, 50, 50]) # The images are 50x50 with 3 channels
images[0] = pixels
image3 = np.transpose(images[0], (1, 2, 0))
image4 = Image.fromarray(image3, 'RGB')
image4.save('image4.png')

然后“image4.png”已损坏。其显示如下:

而“myimage.png”实际上是:

那么为什么当我直接转置pixels时保存图像，保存的图像是符合预期的，但是当我将pixels设置为第一个元素时数组images，然后转置此图像，保存的图像已损坏？

谢谢!

Answer 1

numpy.zeros 创建的默认数据类型是浮点型，因此

images = np.zeros([10, 3, 50, 50])

创建一个 float 组。然后在作业中

images[0] = pixels

pixels 中的值被转换为浮点，以便将它们存储在 images 中，因此 image3 是一个 float 组。这会影响保存相应图像时存储在 PNG 文件中的值。我不知道 PIL/Pillow 在给定 float 组时遵循的规则，但显然这不是这里所需的行为。

要解决此问题，请使用与 np_image 相同的数据类型创建 images(很可能是 numpy.uint8):

images = np.zeros([10, 3, 50, 50], dtype=np_image.dtype)