Python如何基于各像素RGB值创建NumPy图像数组并生成可正常打开的图片

• 随机值数组的维度不符合图像格式要求。你遍历像素时把所有RGB值按顺序存入了一维列表value，转成numpy数组后shape为(921600, 3)，而PIL生成RGB图像要求输入数组的shape必须是(高度, 宽度, 3)，你当前使用的图像尺寸为720高、1280宽，需要把数组reshape为(720, 1280, 3)才能生成有效图像。
• 存在隐藏的数值溢出问题。初始图像默认是uint8类型（取值范围0-255的无符号整数），像素值减去随机数如果得到负数，会自动溢出变为255附近的异常值，和预期计算结果不符，建议计算前先转成int类型，输出前再转回uint8。

import numpy as np
import random
from PIL import Image

# 初始化原图像
a = Image.new('RGB', [1280, 720], (255, 255, 255))
a = np.array(a).astype(int)  # 转int避免减法溢出
h, w = a.shape[:2]
value = []

for x in a:
    for y in range(0, len(x)):
        temp = [random.randrange(0, 255), random.randrange(
            0, 255), random.randrange(0, 255)]
        b = np.array(temp)
        x[y] = x[y]-b
        value.append(temp)

# 生成第一张处理后图像
a = np.clip(a, 0, 255).astype(np.uint8) # 限制数值范围转回uint8
a = Image.fromarray(a)
a.show()

# 生成随机值对应的图像，核心是reshape为正确维度
c = np.array(value).reshape(h, w, 3).astype(np.uint8)
d = Image.fromarray(c)
d.show()

如果不需要兼容现有逻辑，可以用numpy的随机接口直接生成对应维度的数组，完全替代双重循环，运行效率提升非常明显：
c = np.random.randint(0, 255, size=(h, w, 3), dtype=np.uint8)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DAF201