图像二进制数据转为np.array

在Python中，如果你已经得到了图像的二进制数据，并想要将其转换为NumPy数组（np.array），通常需要经过以下几个步骤：

1. 首先，你需要读取二进制数据并根据其格式（例如RGB、灰度等）确定每个像素的字节数。对于常见的颜色模式，如RGB（每像素3个字节）、灰度（1个字节），或者像深度为8位的图像（每个像素1个字节）。

2. 然后，根据字节数计算出总的像素数，因为图像数据通常是按行排列的。

3. 创建一个新的NumPy数组，指定正确的形状（高度、宽度、通道数）。如果你不知道具体的通道数，可以根据图像文件头的信息来判断。

4. 将二进制数据按照像素顺序逐个填充到NumPy数组中。如果二进制数据是以原始格式（如像素点的连续字节流）存储的，你可以通过循环解码每一部分作为像素值。

以下是一个简单的示例，假设我们有RGB图像：

import numpy as np
from PIL import Image

# 假设binary_data是我们从文件或网络获取的二进制数据
width, height = (640, 480) # 图像尺寸，实际可通过Image模块读取
channels = 3  # RGB，如果是灰度则为1

# 解析二进制数据
np_array = np.frombuffer(binary_data, dtype=np.uint8)
np_array = np.reshape(np_array, (height, width, channels))

# 如果是灰度图像，转换为单通道
if channels == 1:
    np_array = np_array[:, :, 0]