我只是想让我在 python 中使用 scikit-image 加载的给定图像变暗。
如果我这样做:
test_image = io.imread("TestProvs2.bmp")
test_image = test_image * 0.5
show_map(test_image)
RGB 值数组确实按比例缩小,因此每个 RGB 值都是 127.5。
当您读取图像时,图像的数据类型是
uint8
。当你除以 0.5
时,python 将其转换为 float64
但图像必须是 uint8
,所以它给出了这个错误
Lossy conversion from float64 to uint8. Range [0.0, 127.5]. Convert image to uint8 prior to saving to suppress this warning.
你要做的就是手动将其投射到
uint8
。
test_image = (test_image * 0.5).astype(np.uint8)
不要忘记导入
numpy
import numpy as np
一般情况下,使用
OpenCV
进行图像处理比较好。
skimage.exposure.adjust_gamma
,您可以将图像的直方图移向更暗或更亮的输出:
from skimage import io, exposure
img = io.imread('myimage.png')
gamma_corrected = exposure.adjust_gamma(img, 5)
io.imshow(gamma_corrected)
io.show()
问题确实是数据类型,以及 matplotlib 如何处理它们。
当您有
uint8
类型的数据时,值范围预计为0 .. 255。
当您有 float/float64 类型的数据时,值范围是可能预计为 0.0 ... 1.0。
由于您只是将值乘以 0.5,因此您的值范围是 0.0 .. 127.5
考虑到这一点,虽然期望范围高达 1.0,但会耗尽所有像素。
您可以通过适当缩放或显式转换为
uint8
来解决此问题。
matplotlib 非常适合用于显示目的。您只需检查文档,了解任何 API 将如何处理您的数据。