【Numpy应用】--对于图片处理的机器学习库的应用
一。思路
二。代码: #coding:utf-8
import numpy as np
import PIL.Image as Image
import pickle as p
import os class ImageTools(object): image_dir='images/'
result_dir='results/'
data_file_path='data.bin'
def imageToArray(self,files):
images=[]
for i in range(len(files)):
image=Image.open(ImageTools.image_dir+files[i])
r,g,b= image.split()
r_array = np.array(r).reshape(62500)
g_array = np.array(g).reshape(62500)
b_array = np.array(b).reshape(62500)
image_arry = np.concatenate((r_array,g_array,b_array))
images=np.concatenate((images,image_arry))
print(images.shape)
images =np.array(images).reshape((len(files),(3*62500)))
print(images.shape)
f =open(ImageTools.data_file_path,'wb')
p.dump(images,f)
f.close() def readToImage(self,file):
f = open(file,'rb')
arr = p.load(f) # 30行,187500列
rows = arr.shape[0] new_arr =arr.reshape((rows,3,250,250)) # 把矩阵变成一个高维矩阵 for i in range(rows):
r =Image.fromarray(new_arr[i][0]).convert("L") #把每个图片中RGB通道分离
g =Image.fromarray(new_arr[i][1]).convert("L") #把每个图片中RGB通道分离
b =Image.fromarray(new_arr[i][2]).convert("L") #把每个图片中RGB通道分离 image = Image.merge("RGB",(r,g,b)); # 合并RGB通道获得一张图片
# f =open(ImageTools.result_dir+str(i)+'.png','wb')
image.save(ImageTools.result_dir+str(i)+'.png',"png")
if __name__=="__main__":
it = ImageTools()
files= os.listdir(ImageTools.image_dir)
# it.imageToArray(files)
it.readToImage('data.bin')
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