为何PIL image.getdata()返回数据量超预期？如何正确重塑图像数组？

为什么数组大小是921600而非预期的307200？ #

• 你的图像是RGB彩色图像，每个像素包含R、G、B三个颜色通道的数据。
• image.getdata()会将每个像素的三个通道值依次展开为一维数组，因此总元素数为 宽度×高度×3，即640×480×3=921600；而你预期的307200是单通道灰度图的元素总数（640×480）。

如何将图像数据重塑为正常分辨率？ #

有两种可行的处理方式：

方法一：直接将图像转为numpy数组（最简便） #

直接使用np.array(image)转换，会自动保留图像的三维结构（高度、宽度、通道数）：

image = Image.open(name, 'r')
data = np.array(image)
# 此时data的形状为(480, 640, 3)，完全匹配图像的实际分辨率与通道数

方法二：基于getdata()手动指定重塑形状 #

如果必须使用getdata()，需要明确指定包含通道数的重塑维度（注意image.size返回的是(宽度, 高度)，重塑时要调整顺序）：

image = Image.open(name, 'r')
data = np.array(image.getdata())
# 重塑为(高度, 宽度, 通道数)的三维数组
data = data.reshape(image.size[1], image.size[0], 3)
# 若需要(宽度, 高度, 通道数)的结构，可写成：
# data = data.reshape(image.size + (3,))

若需处理灰度图（得到307200的元素数） #

先将图像转为单通道灰度图再处理：

image = Image.open(name, 'r').convert('L')  # 转换为单通道灰度图像
data = np.array(image.getdata())
data = data.reshape(image.size[1], image.size[0])
# 或直接用np.array(image)得到(480, 640)的数组

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PING