将条目从 .csv 文件转换回图形的方法

Ways to convert an entry from a .csv file back to a figure

我正在尝试使用图像将图形信息保存到 .csv 文件,但我无法将其转换回图形。它一直给我错误“AttributeError:'str' object has no attribute 'array_interface'”。

我想这意味着我从 .csv 文件中提取的条目是一个字符串,需要转换为数组?

我将图形转换为 np 数组的代码如下所示:

from PIL import Image
    img = np.array(Image.open(fig_file))

file_name = 'data.csv'
row_contents = [labels, img]

from csv import writer
def append_list_as_row(file_name, list_of_elem):
    # Open file in append mode
    with open(file_name, 'a+', newline='') as write_obj:
        # Create a writer object from csv module
        csv_writer = writer(write_obj)
        # Add contents of list as last row in the csv file
        csv_writer.writerow(list_of_elem)

append_list_as_row(file_name, row_contents)

有问题的部分(将其转换回图形)如下所示:

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(file_name)
fig_array = df1.loc[1, "img"]
img = Image.fromarray(fig_array, 'RGB')
img.save('test.png')

图像行导致错误。也许我不应该使用 pandas 来定位条目?对修改有什么想法吗?我试过.to_numpy(),没用。

非常感谢!

首先,如果可能的话,不要这样做。这太昂贵了。只需制作一个 table (数据框)记录与每个文件关联的标签,以后可以查询。例如

| file_id | file_path | label     |
|---------|-----------|-----------|
| 1       | a.jpg     | fine-arts |
| 2       | b.png     | manga     |
| 3       | c.jpb     | whatever  |

如果您真的必须将图像编码为字符串,base64 encoding 是一种常见的方法。例如,jupyter notebook 使用 base64 格式将图像嵌入到 html 文件中,以便用户可以轻松共享生成的图像。

其次,由于电子表格软件的列宽限制,仍然不建议将(标签,数据)对保存为csv文件。如果不能利用 .csv 格式,为什么要使用它?所以,这种情况下,还是做一个上面提到的查找table比较好,避免不必要的代价高昂的转换。

如果你还在做,OK,这里是示例代码。小 image is taken from debian homepage。可以验证数据是否正确恢复。

代码:

import numpy as np
from PIL import Image
import base64
import csv

# https://www.debian.org/Pics/openlogo-50.png
img_path = "/mnt/ramdisk/debian-openlogo-50.png"

img = np.array(Image.open(img_path))
img_encoded = base64.b64encode(img).decode("ascii")
label = "fine-arts"

# Simulate multiple records
data = [
    [label, img_encoded],
    [label, img_encoded],
    [label, img_encoded]
]

# save
with open("/mnt/ramdisk/sav.csv", "w+") as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerows(data)

# load
data_loaded = []
with open("/mnt/ramdisk/sav.csv") as f:
    r = csv.reader(f)
    for row in r:
        data_loaded.append(row)

# check data are unchanged after S/L
for i in range(3):
    for j in range(2):
        assert data[i][j] == data_loaded[i][j]

# decode the image (still need shape info)
r = base64.b64decode(data_loaded[0][1].encode("ascii"))
img_decoded = np.frombuffer(r, dtype=np.uint8).reshape((61, 50, 4))

# check image is restored correctly
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img_decoded)
plt.show()

但是,如果使用较大的图像,例如 Mona Lisa,csv reader 会报错:

_csv.Error: field larger than field limit (131072)

而且你还需要图像形状来恢复尺寸。因此实际上需要第三列存储图像形状。