关于把黑白图片转换成数字的笔记

使用matplotlib时发现可以读图片,捣鼓了下觉得挺好玩的,可以作为图书馆的omake,于是记录.

读取图片到numpy array,再转成2D array,output txt file的测试.
注意png文件读出来是4D的array,但jpg只有3D.
3D里面有颜色的数据,将其转成grey(skimage.color.rgb2gray)就只有2D了.
txt文件只能存2D,3D及以上只能存在npy文件里.

导入.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
from skimage import color, img_as_float

读入图片.

1	img_array = plt.imread('cover_3.png')

想要类似的2D array文件(不容易猜一点…).

图片这时候普通的就可以再次plot出来了.
但是这个array因为dimension太多,所以我们得找黑白jpg格式.

改成灰色.

img_jpg = plt.imread('cover_3.jpg')

img_gray = color.rgb2gray(img_jpg)

plt.imshow(img_gray)

默认的颜色不是黑白.

这样会好看一点.

1	plt.imshow(upload_img, cmap='gray')

导出和重新导入.

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np.savetxt('cover.txt',img_gray)

upload_img = np.loadtxt('cover.txt')

不过说起来,用matplotlab读,数字会很难看.
所以测试的时候手动把数字变大(减少误差),然后round一下.

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img_mona_scaleUp = img_mona_gray*235
img_mona_round = np.round(img_mona_scaleUp,0)
img_mona_int = img_mona_round.astype(int)

235是自己输入的,够用(……).

不过因为array的格式破坏了,保存的时候又多了点问题.

1	np.savetxt('monalisaRound.txt',img_mona_int) # this result a lot of zeros

于是手动了一下.

def savetxt_compact(fname, x, fmt="%.6g", delimiter=' '):
    with open(fname, 'w') as fh:
        for row in x:
            line = delimiter.join("0" if value == 0 else fmt % value for value in row)
            fh.write(line + '\n')

savetxt_compact('monalisaRound.txt',img_mona_int)