python 利用 PIL 将数组值转成图片的实现

python pil 将数组值转成图片

安装 pil 包

pip install pillow

将二维数据转换成单通道图片

from pil import image
arr=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])
image = image.fromarray(arr).convert("l")# l为模式
image.save("out.jpg")#输出图片格式可以自己选择

1 -> 1位像素，黑和白，存成8位的像素
l -> 8位像素，黑白
p -> 8位像素，使用调色板映射到任何其他模式
rgb -> 3×8位像素，真彩
rgba -> 4×8位像素，真彩+透明通道
cmyk -> 4×8位像素，颜色隔离
ycbcr -> 3×8位像素，彩色视频格式
i -> 32位整型像素
f -> 32位浮点型像素

将三维数据转换成rgb图片

from pil import image

a=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])
b=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])
c=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])

r = image.fromarray(a).convert('l')
g = image.fromarray(b).convert('l')
b = image.fromarray(c).convert('l')

image = image.merge('rgb',(r,g,b))
image.save("out.jpg")

读取h5数据

h5py安装

conda install h5py

数据读取

示例文件：

import h5py
openfilename = h5py.file(filename)
ease_column_index_1km=openfilename['soil_moisture_retrieval_data_1km'['ease_column_index_1km'][:]#得到dataset的数据
b=openfilename['a']['rangeendingdatetime'].value#得到rangeendingdatetime里面的文本值

读取hdf数据

pyhdf 安装

conda install -c conda-forge pyhdf 

数据读取

示例文件：

from pyhdf.sd import sd, sdc
openfilename = sd(filename, sdc.read)
a = j.select('night_view_angl')[:]#获得night_view_angl  dataset的值

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