PIL调整图像后保存再读取得到的numpy数组与直接生成的数组为何存在差异？

数组a和b存在数值差异的原因 #

JPG属于有损压缩格式，调用save()方法将图像保存为JPG文件时，JPEG编码器会自动执行不可逆的压缩逻辑：丢弃部分人眼不敏感的像素信息以缩小文件体积，这个过程会直接改变原始像素的数值。
你得到的数组a是内存中resize后的图像直接转换的原始无损像素值，数组b是JPG压缩后重新解码得到的像素值，二者自然会存在差异。

调用.save()方法是否会修改原图像对应的numpy数组？ #

不会。save()仅会将内存中PIL图像对象的当前像素数据编码后写入磁盘，不会修改内存里的图像对象本身的像素值。你可以在save执行后再次将原image对象转换为numpy数组，和a对比会发现二者完全一致。

验证代码示例 #

resp = s3.get_object(Bucket=event['bucket'], Key=event['image_keys'][0])
data = resp['Body']
image_as_bytes = io.BytesIO(data.read())
image = Image.open(image_as_bytes).convert('RGB').resize((299, 299),Image.NEAREST)
a = np.asarray(image)

image.save('IMAGE_58990004_110132026B_13d64039_resized_lambda.jpg')
b = np.asarray(Image.open('IMAGE_58990004_110132026B_13d64039_resized_lambda.jpg'))

# 新增验证代码
c = np.asarray(image)
print(np.array_equal(a, c)) # 输出True，证明save未修改原图像数据
print(np.array_equal(a, b)) # 输出False，证明差异来自JPG压缩

避免差异的方案 #

如果需要保存后读取的数组和原始数组完全一致，可以选择无损存储方案：

• 保存为PNG、BMP等无损压缩图像格式
• 直接调用np.save()将数组存为.npy格式文件，读取时用np.load()即可得到完全一致的数组

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hamid K