读取图片为灰度numpy数组，存回去
Read the picture as a grayscale numpy array, and save it back
我尝试了以下方法，希望看到源图像的灰度版本：
from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open("img.png").convert('L')
arr = np.array(img.getdata())
field = np.resize(arr, (img.size[1], img.size[0]))
out = field
img = Image.fromarray(out, mode='L')
img.show()
但由于某种原因，整个图像几乎都是很多点，中间有黑色。为什么会这样？
当您使用 Pillow 对象中的图像数据创建 numpy 数组时，请注意该数组的默认精度为 int32。我假设您的数据实际上是 uint8，因为在实践中看到的大多数图像都是这种方式。因此，您必须明确确保数组与图像中所见的类型相同。简单的说，保证你拿到图片数据后数组是uint8，这样你代码的第四行就是1.
arr = np.array(img.getdata(), dtype=np.uint8) # Note the dtype input
1.请注意，我在开头的代码中又添加了两行，以导入此代码正常工作所需的包（尽管图像处于离线状态）。
我尝试了以下方法，希望看到源图像的灰度版本：
from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open("img.png").convert('L')
arr = np.array(img.getdata())
field = np.resize(arr, (img.size[1], img.size[0]))
out = field
img = Image.fromarray(out, mode='L')
img.show()
但由于某种原因，整个图像几乎都是很多点，中间有黑色。为什么会这样？
当您使用 Pillow 对象中的图像数据创建 numpy 数组时，请注意该数组的默认精度为 int32。我假设您的数据实际上是 uint8，因为在实践中看到的大多数图像都是这种方式。因此，您必须明确确保数组与图像中所见的类型相同。简单的说，保证你拿到图片数据后数组是uint8，这样你代码的第四行就是1.
arr = np.array(img.getdata(), dtype=np.uint8) # Note the dtype input
1.请注意，我在开头的代码中又添加了两行，以导入此代码正常工作所需的包（尽管图像处于离线状态）。