在这里,我们首先创建一个 np.uint8 类型的数组 uint8_array,包含了三个元素:0、128 和 255。然后,我们使用 astype 函数将其转换为 np.float32 类型的数组 float32_array。为了将数据归一化到 [0, 1] 的范围内,我们还需要将 float32_array 中的每个元素除以 255。
mix = np.clip(mix,0,255).astype(np.uint8)returnmix AI代码助手复制代码 示例7:maybe_cast_to_float64 importnumpyasnpfromnumpyimportfloat32defmaybe_cast_to_float64(da):"""Cast DataArrays to np.float64 if they are of type np.float32. Parameters --- da : xr.DataArray Input DataArray R...
int32 整数,范围为231至231 1 int64 整数,范围为263至263 1 uint8 无符号整数,范围为0至255 uint16 无符号整数,范围为0至65 535 uint32 无符号整数,范围为0至2321 uint64 无符号整数,范围为0至2641 float16 半精度浮点数(16位):其中用1位表示正负号,5位表示指数,10位表示尾数...
cv2.imshow()也可以显示uint8和int32类型的矩阵,由于矩阵过小,cv的窗口很小,就不截图了。 浮点型 1.简单例子 e=np.arange(9).reshape((3,3)).astype(np.float32) plt.imshow(e,'gray') Out[20]: <matplotlib.image.AxesImage at 0x2454486b8d0> cv2.imshow('1',e) 1. 2. 3. 4. cv2.imshow...
float32类型的数据范围通常是-3.4e+38到3.4e+38,而uint8类型的数据范围是0到255。 在转换之前,通常需要将float32数据缩放到0到255的范围内,或者确保它们在这个范围内,以避免数据丢失。 使用numpy的astype方法将float32类型数组转换为uint8类型: 直接使用astype(np.uint8)进行转换可能会导致数据丢失,因为超出uint...
uint16 无符号整数(0 to 65535) uint32 无符号整数(0 to 4294967295) uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615) float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 float64 双精度浮点数,包...
uint8 无符号整数(0 to 255) uint16 无符号整数(0 to 65535) uint32 无符号整数(0 to 4294967295) uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615) float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个...
uint8 无符号整数(0 to 255) uint16 无符号整数(0 to 65535) uint32 无符号整数(0 to 4294967295) uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615) float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个...
uint8(0~255)/uint16/uint32/uint64 u1/u2/u4/u8 浮点型 float16/float32/float64 f2/f4/f8 复数型 complex64/complex128 C8/c16/c32 字节串型 bytes_(兼容:Python字节) S# 字符串型 str_(兼容:Python unicode)4字节 ‘U#’ 日期时间 np.datetime64 M8[Y] M8[M] M8[D] M8[h] M8[m] M8[...
opencv中imshow内部的参数类型可以分为两种。（1）当输入矩阵是uint8类型的时候，此时imshow显示图像的...