python - 通过使用 np.newaxis 进行 RGB 成像，从 (:,:,1) 扩展到 (:,:,3)

Question

我正在尝试将最初的列表“ThetaVect1”转换为形状为 (16,) 的 np.ndarray，将其更改为 (4,4) 数组，然后使用 np.newaxis 获取我试图将其设置为 3 的第三个维度，但无法弄清楚如何设置。

想法是，一旦我这样做了，我就可以根据每个“像素”不同的随机数 np.random.randint(0,255) 为我的灰度图像添加颜色。所以虽然我可以得到 print(Greyscale_Theta1_RGB.shape) = (4,4,1) 我不能把它变成 (4,4,3) 格式。我相信这是需要做的。

我正在尝试通过以下想法工作

Greyscale_ThetaVect1 = np.array(ThetaVect1,dtype=np.uint8)
print(Greyscale_ThetaVect1.shape)
Greyscale_Theta1 = np.reshape(Greyscale_ThetaVect1, (-1, 4))

Greyscale_Theta1_RGB = Greyscale_Theta1[:,:,None]
# Greyscale_Theta1_RGB [:,:,0] = np.random.randint(0,255)
# Greyscale_Theta1_RGB [:,:,1] = np.random.randint(0,255)
# Greyscale_Theta1_RGB [:,:,2] = np.random.randint(0,255)

print(Greyscale_Theta1_RGB.shape)

save_file = "CM.jpg"
i = Image.fromarray(Greyscale_Theta1).save(save_file)

i = Image.open("CM.jpg")
i.show()

编辑

使用 Mark Setchell 的出色答案以及此处接受的答案，我试图将随机颜色放入 2-D 图像阵列中。我用这段代码得到了一些东西：

for k,l in enumerate(rgb):
    print(l)
    rgb[k] = l * [random.randint(0, 255),random.randint(0, 255),random.randint(0, 255)]

这不太正确，因为有明显的黑线以及开头的黑条。图像被放大以显示直线的黑线。

我还通过将 f 更改为 : 来删除渐变，f = lambda i, j: int((128))并且能够获得这个有趣的图像，但请注意不是像素而是线条。

标签： pythonnumpyimage-processing

Answer 1

只是对@hpaulj 的评论发表评论......

只需复制并附加下面的代码片段，无需散布图像即可获得单个可运行的代码块。

我认为您有一个灰度图像，您想用颜色进行注释，但无法弄清楚如何将其制成 RGB 图像，并且可能还保留了您已有的灰度值。

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

# Define width and height big enough to see
w,h = 256,100

# Make left-right gradient of greyscale values - without going to pure white so you can see the extent on StackOverflow's white background
f = lambda i, j: int((j*192)/w)
gg = np.fromfunction(np.vectorize(f), (h,w)).astype(np.uint8)

这给了我们这个单通道灰度图像：

# Replicate greyscale and stack to make RGB image where R=G=B
rgb = gg[:,:,np.newaxis].repeat(3,2)

# If you find the above syntax difficult, here is an alternative
# ... stack the grey image 3 times in the "depth" dimension
# rgb = np.dstack((gg,gg,gg))

# DEBUG: Save image
Image.fromarray(rgb).save('result1.png')

这给了我们这个 RGB 图像：

# DRAWING PART
# Make top edge red 10px wide
rgb[:10,:,:]=[255,0,0]

# Make left border green 20px wide
rgb[:,:20,:]=[0,255,0]

# Make right border blue 30px wide
rgb[:,:-30:-1,:]=[0,0,255]

# DEBUG: Save image
Image.fromarray(rgb).save('result2.png')

如果您想使用 PIL 而不是使用 Numpy 绘制或着色图像，请删除上面“DRAWING PART”之后的代码并替换为以下代码：

from PIL import ImageDraw 

# Make PIL Image from numpy array
rgb = Image.fromarray(rgb)

# Get drawing handle and draw magenta circle and save
draw = ImageDraw.Draw(rgb)
draw.ellipse([10,10,90,90],fill=(255,0,255))
rgb.save('result.png')

---

如果您只想要一个 700x300 的随机图像：

import numpy as np
from PIL import Image

# Generate a random image 700x300 
im = np.random.randint(0,256,(300,700,3), dtype=np.uint8)                                  

# Make into PIL Image, display and save
p = Image.fromarray(im)
p.display()
p.save('result.png')

如果您想在渐变顶部制作随机图像，您可以这样做：

import numpy as np
from PIL import Image

# Generate a random image 700x300 
im = np.random.randint(0,256,(300,700,3), dtype=np.uint8) 

gradient = np.linspace(0,1,700,dtype=np.float32) + np.zeros(300)[:, None] 
im = im*np.dstack((gradient,gradient,gradient))