使用cv2.imwrite。

import cv2
assert mat.shape[2] == 1 or mat.shape[2] == 3, 'the third dim should be channel'
cv2.imwrite(path, mat) # note the form of data should be height - width - channel  

假设你想要一张灰度图像:

im = Image.new('L', (width, height))
im.putdata(an_array.flatten().tolist())
im.save("image.tiff")

您可以使用PyPNG。它是一个纯Python(无依赖)开源PNG编码器/解码器，它支持将NumPy数组写入图像。

如果你有matplotlib，你可以这样做:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(matrix) #Needs to be in row,col order
plt.savefig(filename)

这将保存情节(而不是图像本身)。

这个世界可能不需要另一个包来将numpy数组写入PNG文件，但对于那些无法满足的人，我最近在github上发布了numpngw:

https://github.com/WarrenWeckesser/numpngw

在pypi上:https://pypi.python.org/pypi/numpngw/

唯一的外部依赖项是numpy。

下面是存储库的examples目录中的第一个示例。基本路线很简单

write_png('example1.png', img)

其中img是一个numpy数组。该行之前的所有代码都是导入语句和创建img的代码。

import numpy as np
from numpngw import write_png


# Example 1
#
# Create an 8-bit RGB image.

img = np.zeros((80, 128, 3), dtype=np.uint8)

grad = np.linspace(0, 255, img.shape[1])

img[:16, :, :] = 127
img[16:32, :, 0] = grad
img[32:48, :, 1] = grad[::-1]
img[48:64, :, 2] = grad
img[64:, :, :] = 127

write_png('example1.png', img)

下面是它创建的PNG文件:

另外，我使用了numpngw。write_apng在Voronoi图表中创建动画。

下面的答案中有@Nima Farhadi在时间测量方面提出的方法。

最快的是CV2，但重要的是要改变颜色顺序从RGB到BGR。简单的是matplotlib。

重要的是要确保数组有unsigned integer format uint8/16/32。

代码:

#Matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imsave('c_plt.png', c.astype(np.uint8))

#PIL
from PIL import Image
image = Image.fromarray(c.astype(np.uint8))
image.save('c_pil.png')


#CV2, OpenCV
import cv2
cv2.imwrite('c_cv2.png', cv2.cvtColor(c, cv2.COLOR_RGB2BGR))