python有opencv(文档在这里)。

import cv2
import numpy as np

img = ... # Your image as a numpy array 

cv2.imwrite("filename.png", img)

如果需要进行除保存以外的更多处理，则非常有用。

如果你在python环境Spyder中工作，那么它不能比在变量资源管理器中右键单击数组更容易，然后选择显示图像选项。

这将要求您将图像保存到dsik，主要是PNG格式。

在这种情况下不需要PIL库。

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。

我附加了一个简单的例程来将npy转换为图像。

from PIL import Image
import matplotlib

img = np.load('flair1_slice75.npy')

matplotlib.image.imsave("G1_flair_75.jpeg", img)

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))

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