* #coding=utf-8  
*   
* ''''' 
* 1-将图片转化为数组并存为二进制文件 
* 2-从二进制文件中读取数并重新恢复为图片 
* '''  
*   
* from __future__ import print_function  
* import numpy  
* import PIL.Image   
* import pickle  
* import matplotlib.pyplot  
* import pdb  
*   
* class Operation(object):  
*     image_base_path = "../image/"  
*     data_base_path = "../data/"  
*   
*     def image_to_array(self,filenames):  
*         """ 
*         将图片转化为数组并存为二进制文件 
*         """  
*         n = filenames.__len__()#获取图片个数  
*         result = numpy.array([]) #创建一个空的一维数组  
*         print("开始将图片转化为数组")  
*         for i in range(n):  
*             image = PIL.Image.open(self.image_base_path+filenames[i])  
*             r,g,b = image.split() # rgb通道分离  
*             # 注意:下面一定要reshpae(1024)使其变为一维数组,否则拼接的数据会出现错误,导致无法恢复图片  
*             r_arr = numpy.array(r).reshape(1024)  
*             g_arr = numpy.array(g).reshape(1024)  
*             b_arr = numpy.array(b).reshape(1024)  
*             # 行拼接,类似于接火车;最终结果:共n行,一行3072列,为一张图片的rgb值  
*             image_arr = numpy.concatenate((r_arr,g_arr,b_arr))  
*             result = numpy.concatenate((result,image_arr))  
*   
*         result = result.reshape(n,3072) # 将一维数组转化为n行3072列的二维数组  
*         print("转化数组over,开始保存为文件")  
*         file_path = self.data_base_path + 'data2.bin'  
*         with open(file_path,mode='wb') as f:  
*             pickle.dump(result,f)  
*         print("保存成功")  
*   
*     def array_to_image(self,filename):  
*         ''''' 
*         从二进制文件中读取数据并重新恢复为图片 
*         '''  
*         with open(self.data_base_path + filename,mode='rb') as f:  
*             arr = pickle.load(f) #加载并反序列化数据  
*         rows = arr.shape[0] #rows=5  
*         #pdb.set_trace()  
*         #print("rows:",rows)  
*         arr = arr.reshape(rows,3,32,32)  
*         print(arr)<span style="white-space:pre;">   </span>#打印数组  
*         for index in range(rows):  
*             a = arr[index]  
*             #得到RGB通道  
*             r = PIL.Image.fromarray(a[0]).convert('L')  
*             g = PIL.Image.fromarray(a[1]).convert('L')  
*             b = PIL.Image.fromarray(a[2]).convert('L')  
*             image = PIL.Image.merge("RGB",(r,g,b))  
*             #显示图片  
*             matplotlib.pyplot.imshow(image)  
*             matplotlib.pyplot.show()  
*             
#image.save(self.image_base_path + "result" + str(index) + ".png",'png')  
*   
* if __name__ == "__main__":  
*     my_operator = Operation()  
*     images = []  
*     for j in range(5):  
*         images.append(str(j) + ".png")  
* #   my_operator.image_to_array(images)  
*     my_operator.array_to_image('data2.bin')