Python 將影像資料轉移到 numpy + 反白

利用PIL (pillow)來讀取影像檔是一件簡單又好用的套件，但對於影像處理而言，PIL提供的方法過於簡單，且效率不夠好。對於矩陣運算而言，numpy就提供了高效率且多元的運算方法。因此想要提高影像處理的運算效能，並能夠簡化程式設計，最好的方法就是將影像檔案讀取的陣列移轉到numpy來處理。


↓先檢視一下影像檔案的基本的屬性：

這個測試影像的mode=L，代表它是灰階影像；寬度為100，高度為200

現在我們要將此影像載入到numpy的二維陣列之中。在使用numpy之前當然要確定已經安裝好此套件

↓點選《Tools》→《Manage packages ...》查看是否已安裝numpy，畫面顯示這台電腦已安裝numpy 版本為1.13.3

↓利用numpy載入影像資料

第二行：載入numpy 並命名為np
第四行：透過numpy內建的方法array()將影像資料複製到np的陣列，名為data
第五行：顯示data的形狀，也就是各維度的大小，結果是一個200x100的陣列
第六行：顯示data的資料屬性，結果為uint8

在numpy中的陣列，第一個維度是Y軸，第二維度是X軸。一般而言，我們說這個影像是 1024X768，代表影像的寬度是1024，高度是768；可是我們說這個矩陣是1024X768，卻代表矩陣的高度是1024，寬度是768，這件事在不同的程式語有不同的講法，要特別小心。

因此當我們要存取影像某個位置的像素值時，在PIL中使用im.getpixel((x,y))，在numpy的陣列中卻是data[y,x]。總之，在本例中就是

im.getpixel((x,y)) = data[y,x]

↓im.getpixel((0,y)) 等於 data[y,0]

現在作一個簡單處理，就是反白，然後將結果儲存於另一個影像檔

↓反白再存檔

反白只要一個指令就是 255-data，再透過Image.fromarray()將numpy的陣列儲存於imout中，最後透過save()將反白陣列儲存於test2.png中。
這樣的作法比getpixel一個像素、一個像素處理要快得多呢！這也是為什麼要將影像資料由PIL轉換到numpy來處理的原因。
最後講一個小地方，最後存檔的類型是PNG，並非原始格式JPG；另外，我們在存檔的時候並沒有指定路徑，結果就是跟程式檔放在同一資料夾下，也就是d:/temp/mypython下。

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