MAV. Python.

Pilow

Imagen a partir de una matriz

Cuando creamos por primera vez una imagen mediante Pilow lo primero que pensé fue que poco interés tenía la cosa; cuando sobre esa base unimos dos imágenes para componer una tercera, ya me pareció más interesante y a la vista del interés que tiene para la descomposición de la imagen en colores parece que el tema va ganando en interés. Añado ahora una razón más para valorar positivamente la creación de imágenes en Pilow.

Me refiero a la construcción de una imagen (sencilla, eso sí) no mediante la función ya conocida (img_base = Image.new("L",(d_x,d_y),"white")), sino mediante una nueva función que ilustra la relación entre Pilow y NumPy: la función  fromarray(array_base). Pero no adelantemos acontecimientos.

from PIL import Image

import numpy as np

#Crear array  de base

array_base = np.zeros([550,750,3], dtype = np.uint8)

#Agregar colores

array_base[:,0:300] = [255,128,0]

array_base[:,300:] = [0,0,255]

#Crear la imagen a partir del arreglo

img_array = Image.fromarray(array_base)

#Mostrar la imagen creada

img_array.show()

Mediante este script he creado una sencilla imagen a partir de datos numéricos organizados en una matriz tridimensional (array_base = np.zeros([550,750,3], dtype = np.uint8)) mediante la función np.zeros(), que recibe como primer parámetro una tupla con tres valores: ancho, alto y 3 canales de color como tercer dimensión.

Los dos primeros, además de definir el tamaño de la matriz, también nos sirven como referencias necesarias para concretar las posiciones de las diferentes configuraciones de color que compondrán la imagen final...

vg. array_base[:,0:300] = [255,128,0]

... atribuye al primer elemento la posición 0-0 a 0:300 (ejes x-y) y como color asignado la tupla [R.G.B] [255,128,0].

Posteriormente se construye la imagen a partir de esos datos mediante el método fromarray() que recibe como parámetro la variable imagen (img_array = Image.fromarray(array_base)).

Si en lugar de una imagen RGB quisiéramos crear una imagen en escala de grises deberíamos usar un script como el siguiente:

from PIL import Image

import numpy as np

#Crear array  de base

array_base = np.zeros([550,750], dtype = np.uint8)

#Agregar grises

array_base[:,0:300] = [50]

array_base[:,300:] = [235]

#Crear la imagen a partir del arreglo

img_array = Image.fromarray(array_base)

#Mostrar la imagen

img_array.show()

Puedes apreciar el cambio en la construcción del array (ahora array_base = np.zeros([550,750], dtype = np.uint8)) y en el procedimiento para agregar el color (vg array_base[:,0:300] = [50]). El resto es igual.