ピクセル変換のために PIL イメージを NumPy 配列に効率的に変換するにはどうすればよいですか?

効率的なピクセル変換のために PIL 画像を NumPy 配列に変換する

画像処理タスクを使用する場合、多くの場合、PIL を変換することが望ましいです ( Python Imaging Library) の画像を NumPy 配列に変換して、ピクセル単位の変換を高速化します。この変換により、画像データの効率的な操作が可能になり、より複雑で時間に最適化された画像操作が可能になります。

PIL 画像を NumPy 配列に変換するには、次のコード スニペットを使用できます:

pic = Image.open("foo.jpg")
pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3)

このコードは、PIL イメージからイメージ データを読み取り、それを 3 次元の NumPy 配列に再形成します。各次元はイメージの高さ、幅、および高さを表します。

必要な変換を実行した後に NumPy 配列を PIL イメージに戻すには、次のコードを使用できます:

new_pic = Image.fromarray(modified_pix)

ただし、このメソッドは変更された NumPy 配列を使用して元の PIL イメージを直接変更することはできません。

PIL バージョンより前1.1.6 では、元の PIL イメージを変更するには、NumPy 配列をタプルのリストに変換する必要がありました:

data = list(tuple(pixel) for pixel in modified_pix)
pic.putdata(data)

ただし、このアプローチは時間がかかり、非効率的になる可能性があります。

PIL バージョン 1.1 では。 6 以降、PIL イメージと NumPy 配列間の変換に推奨される方法は:

pix = numpy.array(pic)

このコマンドは、行、列、および RGB チャネルを次元として持つ 3 次元の NumPy 配列を生成します。

ピクセル変換を実行した後、更新された配列を変換できます。

new_pic = Image.fromarray(modified_pix)

を使用して PIL イメージに戻します。または、変更した NumPy を使用して元の PIL イメージを変更することもできます。配列:

pic.putdata(modified_pix)

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