Python如何实现将数组/矩阵转换成Image类-创新互联

这篇文章主要介绍了Python如何实现将数组/矩阵转换成Image类，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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python的数据类型有哪些?

python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。

先说明一下为什么要将数组转换成Image类。我处理的图像是FITS (Flexible Image Transport System)文件，是一种灰度图像文件，也就是单通道图像。

FITS图像的特点是灰度值取值为0~65535，这类图像在python下读成数组首先是不能直接转换成位图，也就不能用OpenCV、Image等方法了。

如果是普通的jpg图像，用自带的Image库就能实现很多功能。

下方的这幅图就是通过python下的Image库中的rotate函数实现的

接下来贴上代码。

import Image
import numpy as np
#生成一个数组，维度为100*100，灰度值一定比255大
narray=np.array([range(10000)],dtype='int')
narray=narray.reshape([100,100])
#调用Image库，数组归一化
img=Image.fromarray(narry*255.0/9999)
#转换成灰度图
img=img.covert('L')
#可以调用Image库下的函数了，比如show()
img.show()
#Image类返回矩阵的操作
imgdata=np.matrix(img.getdata(),dtype='float')
imgdata=imgdata.reshape(narry.shape[0],narry.shape[1])
#图像归一化，生成矩阵
nmatrix=imgdata*9999/255.0

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