将大型矩阵转换为灰度图像

Question

我有一个3,076,568个二进制值（1s和0s）的NumPy数组。我想将其转换为矩阵，然后在Python中转换为灰度图像。

但是，当我尝试将数组重塑为1,538,284 x 1,538,284矩阵时，出现内存错误。

如何减小矩阵的大小，以便将其变成适合屏幕显示的图像而又不丢失唯一性/数据？

此外，如何将其转换为灰度图像？

任何帮助或建议，将不胜感激。谢谢。

Answer 1

您的“二进制值”数组是字节数组吗？

如果是这样，您可以在调整大小后执行以下操作（使用Pillow）：

from PIL import Image
im = Image.fromarray(arr)

然后im.show()看到它。

如果您的数组只有0和1（1位深度或黑白），则可能需要将其乘以255

im = Image.fromarray(arr * 255)

这里有个例子：

>>> arr = numpy.random.randint(0,256, 100*100) #example of a 1-D array
>>> arr.resize((100,100))
>>> im = Image.fromarray(arr)
>>> im.show()

编辑（2018）：

这个问题写于2011年，自从要求mode='L'在加载时使用参数以来，Pillow发生了变化fromarray。

另外，在下面的评论中，据说arr.astype(np.uint8)也有必要，但我尚未对其进行测试