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第一种方案
可以使用scipy.misc,代码如下:
import scipy.misc misc.imsave('out.jpg', image_array)
上面的scipy版本会标准化所有图像,以便min(数据)变成黑色,max(数据)变成白色。如果数据应该是精确的灰度级或准确的RGB通道,则解决方案为:
import scipy.misc misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')
第二种方案
使用PIL。
给定一个numpy数组"A":
from PIL import Image im = Image.fromarray(A) im.save("out.jpeg")
你可以用几乎任何你想要的格式来替换"jpeg"。有关格式详见here更多细节
第三种方案
mport matplotlib matplotlib.image.imsave('out.png', array) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(matrix) #Needs to be in row,col order plt.savefig( 'out.png' )
第四种方案
import cv2 import numpy as np cv2.imwrite("filename.png", np.zeros((10,10)))
以上这篇python 实现将Numpy数组保存为图像就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。