У меня есть изображение, хранящееся в массиве numpy, которое я хочу преобразовать в PIL.Image, чтобы выполнить интерполяцию, доступную только с PIL.
При попытке конвертировать его через Image.fromarray() выдает следующую ошибку:
TypeError: не удается обработать этот тип данных
Я прочитал ответы здесь и здесь, но они, похоже, не помогают в моей ситуации.
Что я пытаюсь запустить:
from PIL import Image
x # a numpy array representing an image, shape: (256, 256, 3)
Image.fromarray(x)
machine-learning или deep-learning - не спамите нерелевантные теги (удалены). 24.03.2019 x содержит uint значений в [0, 255]? Если нет, особенно если x находится в диапазоне от 0 до 1, это причина ошибки.
Большинство библиотек изображений (например, matplotlib, opencv, scikit-image) имеют два способа представления изображений:
uint со значениями от 0 до 255.float со значениями от 0 до 1.Последний более удобен при выполнении операций между изображениями и поэтому более популярен в области компьютерного зрения. Однако PIL, похоже, не поддерживает его для изображений RGB.
Если вы посмотрите здесь, Кажется, что когда вы пытаетесь прочитать изображение из массива, если массив имеет форму (height, width, 3), он автоматически предполагает, что это изображение RGB, и ожидает, что оно будет иметь dtype uint8! Однако в вашем случае у вас есть изображение RBG со значениями float от 0 до 1.
Вы можете исправить это, преобразовав изображение в формат, ожидаемый PIL:
im = Image.fromarray((x * 255).astype(np.uint8))
Я решил это по-другому.
Проблемная ситуация: при работе с серым изображением или двоичным изображением, если numpy форма массива - (height, width, 1), эта ошибка также будет возникать.
Например, серое изображение размером 32 на 32 пикселя (значение от 0 до 255)
np_img = np.random.randint(low=0, high=255, size=(32, 32, 1), dtype=np.uint8)
# np_img.shape == (32, 32, 1)
pil_img = Image.fromarray(np_img)
поднимет TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 1), |u1
Если форма изображения похожа на (32, 32, 1), уменьшите размер до (32, 32)
np_img = np.squeeze(np_img, axis=2) # axis=2 is channel dimension
pil_img = Image.fromarray(np_img)
На этот раз работает !!
Кроме того, убедитесь, что dtype = uint8 (для серого) или bool (для двоичного).
В моем случае я обнаружил другую проблему с той же ошибкой. Изображение, которое я использовал, было в формате RGBA, поэтому перед использованием функции fromarray () просто преобразуйте его в RGB с помощью функции convert (), и она будет работать отлично.
image_file = Image.open(image_file)
image_file = image_file.convert('RGB')
P.S .: Размещение этого решения в качестве начального шага перед преобразованием изображения в np.
Lossy conversion from float64 to uint8. Range [0, 1]. Convert image to uint8 prior to saving to suppress this warning.Что означает диапазон [0,1]? Мой диапазон x был [0,2] 11.07.2020np.uint8сделало это! Спасибо. 24.03.2021