やりたいこと
- jpg形式の画像ファイルをnumpyに読み込みたい。
画像ファイル
任意のグラフィックソフトなどを用いて事前に作成しておく。
ここでは下記の input_label_2.jpg を作成した。width:28px height:28px
実装
from PIL import Image
import numpy as np
input_file_name = 'input_label_2.jpg'
im = np.array(Image.open(input_file_name))
im_gray = np.array(Image.open(input_file_name).convert('L'))
print(im_gray)
出力
[[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 4 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 14 5 0 0 1 5 3 0 0 1 4 7 7 4 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 7 5 1 0 0 12 5 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 14 12 7 0 0 0 3 8 0 0 0 5 8 9 6 3 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 4 2 0 4 5 4 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 8 6 0 0 0 5 0 0 0 2 7 12 16 18 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 13 33 55 69 9 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 5 3 33 111 205 255 255 237 242 180 94 28 0 0 5 8 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 7 47 241 255 231 174 141 117 238 246 250 188 15 1 1 8 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 24 246 243 242 120 3 0 17 0 207 254 253 162 0 20 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 72 255 250 180 0 0 15 0 15 68 255 243 230 3 7 11 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 155 237 252 124 12 21 0 5 0 130 255 238 209 0 0 12 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 64 77 69 0 0 1 8 0 16 225 245 255 107 0 5 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 2 10 5 11 28 213 242 246 172 3 7 14 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 20 14 0 0 0 9 48 241 255 250 174 26 1 0 10 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 11 11 157 251 255 249 106 4 0 12 14 0 5 0 0 0 0]
[ 0 6 3 1 5 2 0 2 2 1 2 49 216 254 255 219 52 10 0 7 0 0 12 2 0 0 0 0]
[ 3 10 1 0 0 7 7 10 2 14 106 255 239 253 161 10 4 0 0 6 2 0 1 0 0 0 0 0]
[ 0 9 5 0 3 5 0 0 9 156 255 238 237 77 8 0 6 5 0 0 0 0 5 17 0 0 0 0]
[ 0 5 4 5 7 0 0 8 185 251 246 231 57 13 0 10 0 6 0 5 15 0 0 10 0 0 0 0]
[ 8 0 0 1 4 0 16 54 252 255 254 251 237 232 252 245 215 219 208 204 179 91 14 11 0 0 0 0]
[ 5 0 0 4 6 0 11 50 123 135 129 137 131 121 121 114 133 135 127 134 125 55 0 0 0 0 0 0]
[ 0 2 3 6 8 0 0 10 0 9 0 0 7 3 3 7 0 2 0 0 13 3 0 12 0 0 0 0]
[ 0 9 4 0 1 5 2 1 6 0 7 2 13 0 15 0 0 7 4 0 1 3 0 1 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
]
