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最近在用opencv和matplotlib展示图片,但是遇到了一些问题,这里展开说说 首先需要明确的是,opencv和matplotlib读取图片都是通道在最后,而前者默认可见光图像是BGR,后者是RGB.此外还有PIL以及imageio等读取图像的工具…个人博客:Sekyoro的博客小屋 个人网站:Proanimer的个人网站
最近在用opencv和matplotlib展示图片,但是遇到了一些问题,这里展开说说 首先需要明确的是,opencv和matplotlib读取图片都是通道在最后,而前者默认可见光图像是BGR,后者是RGB.此外还有PIL以及imageio等读取图像的工具,这里不一一赘述.
Opencv
对于opencv,使用cv2.imshow,cv2.imread以及cv2.imwrite来读写以及显示.
imshow 显示图像的缩放取决于图像深度 对 8 位无符号图像按原样显示 对 16 位无符号或 32 位整数图像将像素值范围 [0,255*255] 映射到 [0,255] 显示 对 32 位浮点图像将像素值范围 [0,1] 映射到 [0,255] 显示 当cv2.imshow()处理图像深度为CV_8U默认范围为[0,255]时按原数据显示
当处理图像深度为CV_16U默认范围为[0,65535]时除以256,映射到[0,255]
当图像深度为CV_32F和CV_64F时默认范围为[0,1]乘以255映射到[0,255],超过255直接饱和
当输入负数时当作0来处理
import numpy as np
import cv2img np.zeros((500, 500, 1))
print(img.dtype)
img[150:170, 150:350] 10
img[250:270, 150:350] -1
img[350:370, 150:350] -10
print(img[350:170, 150:350])
cv2.imshow(img, img)
cv2.waitKey()由于numpy默认类型float64,浮点数会乘以255,所以只有最上面有一条白线.负值直接黑色 import numpy as np
import cv2
# 新建numpy数组注意np.zero()创建的数据类型为float64
img np.zeros((500, 500, 1))
print(img.dtype)
img[150:170, 150:350] 10
img[250:270, 150:350] 255
img[350:370, 150:350] 1
print(img[350:170, 150:350])
cv2.imshow(img, img)
cv2.waitKey()而如果是大于1的浮点数,也是直接饱和.
如果是uint8,如果超出255,则会被numpy截取,也就是取模
img np.zeros((500, 500, 1),dtypenp.uint8)
print(img.dtype)
img[150:170, 150:350] 10
img[250:270, 150:350] 20
img[350:370, 150:350] 30
cv2.imshow(img, img)
print(img[350:370, 150:350])
cv2.waitKey()img np.zeros((500, 500, 1),dtypenp.uint8)
print(img.dtype)
img[150:170, 150:350] 10
img[250:270, 150:350] 512
img[350:370, 150:350] 255
cv2.imshow(img, img)
print(img[250:270, 150:350])
cv2.waitKey()打印img[250:270, 150:350]的值发现是0 img np.zeros((500, 500, 1))
print(img.dtype)
img[150:170, 150:350] 10
img[250:270, 150:350] 512
img[350:370, 150:350] 255
cv2.imshow(img, img)
print(img[250:270, 150:350])
cv2.waitKey()所以这涉及两个问题,一个是本身numpy的截取另一个是opencv的截取机制.
img np.zeros((500, 500, 1), dtypenp.uint16)
print(img.dtype)
img[150:170, 150:350] 2
img[250:270, 150:350] 255*255
img[350:370, 150:350] 255*100
cv2.imshow(img, img)
cv2.waitKey(0)
print(img[250:270, 150:350])
cv2.imwrite(test.png, img)如果是16位无符号整数,会除以255.
最后注意,如果是int32可能会报错
imwrite
机制与imshow类似,不过会根据保存文件的后缀进行编码参数.
cv2.imwrite() 能保存 BGR 3通道图像或 8 位单通道图像、或 PNG/JPEG/TIFF 16位无符号单通道图像
注意:如果保存float32的图像值超过了1,此时会与imshow机制不同,表现为值被归到0-255
a np.ones([255,255,1],dtypenp.float32)
a[0:255,0:255] 10
print(a)
cv2.imshow(img,a)
cv2.waitKey()
cv2.imwrite(test.png,a)上面有两张图,分别是imwrite的图片与imshow的图片,由于是浮点数,imshow展示时乘了255导致饱和白色.所以会说imwrite对浮点数不友好,不符合imshow的道理,
imread
注意如果有通道则通道在最后,可以设置 IMREAD_UNCHANGED -1, //如果设置则返回的数据带有alpha通道R,G,B,A 四个通道否则没有alpha通道 IMREAD_GRAYSCALE 0, //如果设置则将图像转换为单通道灰度图像 IMREAD_COLOR 1, //如果设置则将图像转换成3通道BGR彩色图像 IMREAD_ANYDEPTH 2, //如果设置则在输入具有相应深度时返回16位/32位图像否则将其转换为8位 IMREAD_ANYCOLOR 4, //如果设置则图像可能以任何颜色格式读取 IMREAD_LOAD_GDAL 8, //如果设置使用gdal驱动程序加载图像 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 16, //如果设置总是将图像转换为单通道灰度图像且图像大小减少1/2 IMREAD_REDUCED_COLOR_2 17, //如果设置总是将图像转换为3通道BGR彩色图像且图像大小减少1/2 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 32, //如果设置总是将图像转换为单通道灰度图像且图像大小减少1/4 IMREAD_REDUCED_COLOR_4 33, //如果设置总是将图像转换为3通道BGR彩色图像且图像大小减少1/4 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 64, //如果设置总是将图像转换为单通道灰度图像且图像大小减少1/8 IMREAD_REDUCED_COLOR_8 65, //如果设置总是将图像转换为3通道BGR彩色图像且图像大小减少1/8 IMREAD_IGNORE_ORIENTATION 128 //如果设置不会根据EXIF的方向标志旋转图像 Matplotlib
imshow
主要讲讲matplotlib的imshow matplotlib在imshow时如果接收到的是二维矩阵会自动归一化映射到彩色。如果输入的矩阵里面值都是一样的归一化会把他们全部变为255也就是呈现黑色。 用于在使用 cmap 映射到颜色之前将标量数据缩放到 [0, 1] 范围的归一化方法。默认情况下使用线性缩放将最低值映射到 0将最高值映射到 1。
imshow的输入 图像数据。支持的数组形状有(M,N)具有标量数据的图像。使用归一化和颜色图将值映射到颜色。请参阅参数norm、cmap、vmin、vmax。 (M, N, 3)具有 RGB 值0-1 float 或 0-255 int的图像。 (M, N, 4)具有 RGBA 值0-1 float 或 0-255 int的图像即包括透明度。前两个维度M、N定义图像的行和列。超出范围的 RGB(A) 值将被剪裁。 所以如果使用单通道的数据,会默认norm,而这种norm是根据输入值的min-max进行norm,并不是norm到0-255 img torch.ones(152,152,1,dtypetorch.uint8)*220
img img.numpy()
plt.imshow(img,cmapgray)
plt.show()解决办法是设置vmin0,vmax255,当然使用三通道也可以 相关问题
matplotlib 可视化图像明明255结果出来全为黑色的问题_plt.imshow 不加vmin和vmax参数是全黑的_佳hong的博客-CSDN博客有关函数cv2.imshow()处理不同图像深度时的数据转化问题_cv2.cv_8u图像深度-CSDN博客这篇文章有点问题,目前opencv将负值作为0处理opencv中imwrite对float的处理 - siren27 - 博客园 (cnblogs.com)【精选】使用 tiff/png 文件类型对 uint16_t/float 数据类型存取的无聊实验_float存储方式和uint16-CSDN博客
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