如何将灰度图像转换为像素值列表？

问题描述：

我想创建一个需要灰度，24 * 24像素图像文件（我还没有决定类型，所以建议欢迎）的python程序，并将其转换为从0（白色）像素值列表，到255（黑色）。如何将灰度图像转换为像素值列表？

我打算使用这个数组创建一个类似MNIST的图片的字节文件，它可以被Tensor-Flow手写识别算法识别。

我发现Pillow library是这一任务是最有用的，通过迭代的每个像素，并将其值从PIL进口图片

img = Image.open('eggs.png').convert('1') 
rawData = img.load() 
data = [] 
for y in range(24): 
    for x in range(24): 
     data.append(rawData[x,y])

附加到阵列然而，这个解决方案有两个问题（1 ）像素值不是以整数存储，而是像素对象，不能进一步数学操作，因此无用。（2）即使枕头文档陈述：

访问个别像素是相当缓慢。如果您要遍历图像中的所有像素，使用Pillow API的其他部分可能会更快。

当我在我的机器上运行你的代码时，'data'是一个常规整数列表。 – Kevin

该文档可能指的是[getdata]（https://pillow.readthedocs.io/en/3.4.x/reference/Image.html#PIL.Image.Image。getdata），我预计它比每像素访问更快。 – Kevin

我不知道任何Python库对于单个像素访问都不慢。 – Douglas

答

您可以将图像数据转换成Python列表（或列表中的链表）是这样的：

from PIL import Image 

img = Image.open('eggs.png').convert('L') # convert image to 8-bit grayscale 
WIDTH, HEIGHT = img.size 

data = list(img.getdata()) # convert image data to a list of integers 
# convert that to 2D list (list of lists of integers) 
data = [data[offset:offset+WIDTH] for offset in range(0, WIDTH*HEIGHT, WIDTH)] 

# At this point the image's pixels are all in memory and can be accessed 
# individually using data[row][col]. 

# For example: 
for row in data: 
    print(' '.join('{:3}'.format(value) for value in row)) 

# Here's another more compact representation. 
chars = '@%#*+=-:. ' # Change as desired. 
scale = (len(chars)-1)/255. 
print() 
for row in data: 
    print(' '.join(chars[int(value*scale)] for value in row))

下面是我用于测试一个小型的24x24 RGB eggs.png图像的放大版本：

下面是从访问的第一个例子中的输出：

在这里从第二个例子的输出：

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访问像素数据现在应该比使用对象img.load()返回（和值将在0..255范围内的整数更快）。

答

您可以通过访问r，g或b值来访问每个像素的灰度值，这对于灰度图像来说都是相同的。

I.e.

img = Image.open('eggs.png').convert('1') 
rawData = img.load() 
data = [] 
for y in range(24): 
    for x in range(24): 
     data.append(rawData[x,y][0])

这并不能解决访问速度问题。

我对scikit-image比枕头更熟悉。在我看来，如果你在列出灰度值之后，可以使用scikit-image，它将图像存储为numpy数组，并使用img_as_ubyte将图像表示为一个uint数组，其中包含0到255之间的值。

Images are NumPy Arrays为查看代码的外观提供了一个很好的起点。

如何将灰度图像转换为像素值列表？

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