将看似相同的数组写入两个图像文件会导致不同的结果

Question

我正在尝试使用 PIL 库读写 tiff 图像。在测试时，我注意到保存以不同方式生成的看似相同的 numpy 数组会导致磁盘上出现不同的图像。为什么会这样，我该如何解决？

出于测试目的，我创建了一个 image with GIMP (upscaled from 8x8)，我将其保存为 TIF，读取到一个 numpy 数组并写回一个 tif 文件：

img_gimp = Image.open('img_gimp.tif')
imgarray_gimp = np.array(img_gimp)

img_gimp = Image.fromarray(imgarray_gimp, mode = 'I;16')
img_gimp.save('final_gimp.tif')

结果和预期的一样，和原图是一样的。到目前为止一切顺利。

现在我直接在 python 代码中生成了相同的图像：

imgarray_direct = np.zeros(shape = (8, 8)).astype(int)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        image[i][j] = 65535

正在将此数组写入磁盘...

img_direct = Image.fromarray(imgarray_direct, mode = 'I;16')
img_direct.save('final_direct.tif')

没有给我预期的结果，而是我发现了这个： image generated by for loop (upscaled from 8x8)

正在做

print(np.array_equal(imgarray_gimp, imgarray_direct))

给出True，再看print(imgarray_gimp)和print(imgarray_direct)，看不出有什么区别。

这是有意为之的行为吗？如果是，原因是什么？

感谢您的回答！

Answer 1

正如@MarkSetchell 在评论中暗示的那样，问题是您的原始数据 numpy 数组的 dtype 与您之后提供的 PIL 图像 mode 字符串不匹配。更改传递给 astype 的参数或简单地在创建数组时传递正确的类型为我解决了这个问题。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from PIL import Image

#Generate raw image data (16-bit!)
image_data = np.zeros(shape = (8, 8), dtype=np.uint16)#this is the big change
for i in range(2):
    for j in range(2):
        image_data[i][j] = 65535

#Save image as TIF to disk
image_direct = Image.fromarray(image_data, mode = 'I;16')
image_direct.save('final_direct.tif')

附带说明一下，我很惊讶您使用的模式字符串 I;16 是有效的；我在 pillow's documentation.

中找不到关于它的任何提及

将看似相同的数组写入两个图像文件会导致不同的结果

Writing seemingly same array to two image files leads to different results

python

tiff

numpy

python-imaging-library