使用 Pillow 和 Python 3 从 RGB 列表创建图像

Question

我有一个 RGB 数据列表：

cdata=[R1, G1, B1, R2, G2, B2,..., Rn, Gn, Bn]

其中每个值都介于 0 到 255 之间。

我正在尝试使用 Pillow 5.0.0 将此数组重建为图像。在 Python 2 下，我可以通过这种方式将值列表转换为字节字符串：

        cdata2 = []
        gidx = len(cdata)//3
        bidx = len(cdata)//3*2
        for i in range(len(cdata)//3):
            cdata2.append(cdata[i])
            cdata2.append(cdata[i+gidx])
            cdata2.append(cdata[i+bidx])

        data = ""
        for c in cdata2:
            data += chr(c)

        im = Image.frombytes("RGB", (420, 560), data)

然后在 base64 中重新编码 'im' 并在 HTML 模板中将其显示为 PNG。

不幸的是，这在 Python 3 中不起作用，我遇到如下错误：

UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode characters in position 42099-42101: character maps to <undefined>

此外，Pillow 5 文档现在建议使用

im = Image.open(StringIO(data))

但无法使其与我在上面构建的字符串一起使用。有没有更聪明的方法来做到这一点？非常感谢您的帮助。

Answer 1

使用Image.frombytes。 Image.open 用于打开编码图像（如 jpg 或 png），而不是原始 RGB 数据。

使用 bytes 构造函数构造所需的字节数据很简单：

img_bytes = bytes([R1, G1, B1, R2, G2, B2,..., Rn, Gn, Bn])

然后我们可以像这样创建一个图像：

im = Image.frombytes("RGB", (width, height), img_bytes)

Answer 2

这是一个使用 frombytes 的示例。这只是使用纯 Python，没有使用 Numpy。如果您使用 Numpy 创建 RGB 值，那么您可以使用 Image.fromarray 方法将 Numpy 数据转换为 PIL 图像。

这里重要的一步是将 RGB 值列表转换为 bytes 对象，只需将其传递给 bytes 构造函数即可轻松完成。

from colorsys import hsv_to_rgb
from PIL import Image

# Make some RGB values. 
# Cycle through hue vertically & saturation horizontally
colors = []
for hue in range(360):
    for sat in range(100):
        # Convert color from HSV to RGB
        rgb = hsv_to_rgb(hue/360, sat/100, 1)
        rgb = [int(0.5 + 255*u) for u in rgb]
        colors.extend(rgb)

# Convert list to bytes
colors = bytes(colors)
img = Image.frombytes('RGB', (100, 360), colors)
img.show()
img.save('hues.png')

输出

Answer 3

如果你想拥有漂亮的 Python2 和 Python3 兼容代码，你可以使用结构或数组模块：

# Works from Python 2.5 (maybe earlier) to Python 3.x
import struct
cdata = [...]
bindata = struct.pack("<%dB" % len(cdata), *cdata)
# And then use PIL's Image.frombytes() to construct the Image() from bindata

或者：

import array
cdata = [...]
a = array.array("B", cdata)
bindata = a.tostring()
# And then use PIL's Image.frombytes() to construct the Image() from bindata
# This should be faster than struct, but I didn't test it for speed

使用 Pillow 和 Python 3 从 RGB 列表创建图像

Create image from RGB list with Pillow and Python 3

python

image

python-imaging-library

pillow

stringio