Python实现批量将图像png格式转为npy格式

 更新时间:2023年12月15日 14:00:07   作者:静观云起  
在进行深度学习处理时,有些的代码处理的数据格式为npy,但是常常有的数据格式为png,因此本文就来介绍一下Python如何实现图像批量png格式转为npy格式,需要的可以参考下

前言

在进行深度学习处理时,有些的代码处理的数据格式为npy,但是常常有的数据格式为png,因此下面就用Python实现图像批量png格式转为npy格式,代码进行了详细注释。

png2npy

# -- coding: UTF-8 --
'''
Author: Clouds rising
Date: December, 2023
QQ: 504156006
'''

import os
import glob
import numpy as np
from PIL import Image

# 要修改的文件夹路径
input_dir = 'label_png'

# 新文件夹的路径
output_dir = 'label_npy'

# 创建输出文件夹
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 遍历文件夹中的所有png图像
for img_path in glob.glob(os.path.join(input_dir, '*.png')):

    # 打开原始的png图像
    img = Image.open(img_path)

    # 转换图像
    img_8bit = img.convert('L') #参数L: 8位像素,黑白

    # 创建一个转换表,将灰度值为255的像素点变为0
    '''
    在这一行代码中,创建了一个包含256个元素的列表(0到255的灰度值)。该列表的每个元素都通过条件判断
    0 if i == 255 else i 进行赋值。这意味着如果灰度值为255,那么赋值为0,否则保持不变。
    这样就形成了一个转换表,用于将灰度值为255的像素点变为0。
    '''
    invert_table = [0 if i == 255 else i for i in range(256)]
    '''
    在这一行代码中,通过point方法应用了之前创建的转换表。
    这个方法会对图像中的每个像素点进行变换,根据转换表将灰度值为255的像素点变为0,而其他灰度值保持不变。
    最终,得到了经过反转处理的图像img_inverted1。
    '''
    img_inverted1 = img_8bit.point(invert_table, 'L')

    # 将图像对象转换为NumPy数组
    img_array = np.asarray(img_inverted1)

    # 生成与输入文件相同的输出文件名
    output_filename = os.path.join(output_dir, os.path.basename(img_path).replace('.png', ''))

    # 自动保存为npy文件
    np.save(output_filename, img_array)

方法补充

除了上文的方法,还可以使用Python的Pilow库来读取和处理图片,然后使用numpy库将图像数据转换为.npy格式。以下是一个示例代码:

from PIL import Image
import numpy as np

#读取PNG图像
img = Image.open('image.png')

# 转换为RGB格式
img = img.convert('RGB')

# 转换numpy数组
img_arr = np.array(img)

# 保存为.npy格式
np.save('image.npy', img_arr)

在这个示例中,首先使用Pillow库打开PNG图像,并将其转换为RGB格式。然后,使用numpy库将图像数据转换为numpy数组并保存为.npy格式。你可以将image.png替换为你要转换的PNG图像文件名,将image.npy替换为你想要保存为的.npy文件名。

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