¿Cómo convierto una matriz numpy en (y visualizo) una imagen?

He creado una matriz así:

import numpy as np
data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]

Lo que quiero que haga es mostrar un único punto rojo en el centro de una imagen de 512x512. (Al menos para empezar ... creo que puedo entender el resto a partir de ahí)

Puede usar PIL para crear (y mostrar) una imagen:

from PIL import Image
import numpy as np

w, h = 512, 512
data = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
data[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # red patch in upper left
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('my.png')
img.show()

Lo siguiente debería funcionar:

from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.show()

Si está utilizando Jupyter notebook / lab, use este comando en línea antes de importar matplotlib:

%matplotlib inline 

El camino más corto es usar scipy, así:

from scipy.misc import toimage
toimage(data).show()

Esto requiere instalar PIL o Pillow también.

Un enfoque similar que también requiere PIL o Pillow pero que puede invocar a un espectador diferente es:

from scipy.misc import imshow
imshow(data)

Usando pygame , puedes abrir una ventana, obtener la superficie como una matriz de píxeles y manipular como quieras desde allí. Sin embargo, deberá copiar su matriz numpy en la matriz de superficie, lo que será mucho más lento que realizar operaciones gráficas reales en las superficies de pygame.

Cómo mostrar imágenes almacenadas en una matriz numpy con un ejemplo (funciona en el cuaderno Jupyter)

Sé que hay respuestas más simples, pero esta te dará una idea de cómo las imágenes se ahogan en una matriz numpy.

Ejemplo de carga

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
digits.images.shape   #this will give you (1797, 8, 8). 1797 images, each 8 x 8 in size

Muestra la matriz de una imagen

digits.images[0]
array([[ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 13., 15., 10., 15.,  5.,  0.],
       [ 0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.],
       [ 0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.],
       [ 0.,  2., 14.,  5., 10., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.]])

Cree subtramas vacías de 10 x 10 para visualizar 100 imágenes

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(10,10, figsize=(8,8))

Trazar 100 imágenes

for i,ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(digits.images[i])

Resultado:

¿Qué axes.flathacer? Crea un enumerador numpy para que pueda iterar sobre el eje para dibujar objetos en ellos. Ejemplo:

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
x.flat
for item in (x.flat):
    print (item, end=' ')

Usando la matriz de almohadas, por ejemplo:

from PIL import Image
from numpy import *

im = array(Image.open('image.jpg'))
Image.fromarray(im).show()

La biblioteca de imágenes de Python puede mostrar imágenes utilizando matrices Numpy. Eche un vistazo a esta página para ver el código de muestra:

• Convertir entre matrices numéricas y objetos de imagen PIL

EDITAR: como dice la nota en la parte inferior de esa página, debe consultar las últimas notas de la versión que hacen que esto sea mucho más simple:

http://effbot.org/zone/pil-changes-116.htm

Suplemento para hacerlo con matplotlib. Me resultó útil hacer tareas de visión por computadora. Digamos que tienes datos con dtype = int32

from matplotlib import pyplot as plot
import numpy as np

fig = plot.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# make sure your data is in H W C, otherwise you can change it by
# data = data.transpose((_, _, _))
data = np.zeros((512,512,3), dtype=np.int32)
data[256,256] = [255,0,0]
ax.imshow(data.astype(np.uint8))