如何使用Python或Matlab生成像素值对应高度的JPG图像

以下分别提供Python和Matlab两种可直接运行的实现代码：

Python 实现 #

依赖第三方库numpy和Pillow，先执行安装命令：

pip install numpy pillow

运行代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 定义图像尺寸：高343，宽389
h, w = 343, 389

# 生成1~343的行数值序列，扩展为每行所有列数值一致的数组
# 使用uint16类型适配超出8位最大值255的数值范围
row_values = np.arange(1, h+1, dtype=np.uint16).reshape(h, 1)
gray_img = np.repeat(row_values, w, axis=1)

# 导出为JPG文件
img = Image.fromarray(gray_img, mode="I;16")
img.save("row_gradient.jpg")

注意：常规8位JPG单通道像素最大值为255，如果你需要兼容普通8位格式，可添加线性映射将数值压缩到0~255范围，对应修改生成数组的代码为gray_img = np.repeat((row_values * 255 / h).astype(np.uint8), w, axis=1)即可，导出时修改mode为L。

Matlab 实现 #

直接运行以下代码即可：

% 定义图像尺寸
h = 343;
w = 389;

% 生成每行值统一的灰度数组，转16位类型适配数值范围
gray_img = repmat(uint16(1:h)', 1, w);

% 导出为无损JPG避免数值损失
imwrite(gray_img, "row_gradient.jpg", "Mode", "lossless")

若需导出8位JPG，将数组生成代码修改为gray_img = repmat(uint8((1:h)*255/h)', 1, w)即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bibinwilson