如果你想把一个图像从单精度浮点（即float32）转换成uint8，python中的numpy和opencv提供了两种方便的方法。如果您知道图像的范围在0到255之间或在0到1之间，那么您可以简单地按照您已经做过的方式进行转换：其实很简单：第一个月
data = np.float32(data) print(img.shape, data.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 我们打印出来结果,看看如下: (67, 142, 3) (9514, 3) 1. 当我们处理完后,再将图像转换回uint8二维类型,代码如下: # 图像转换回uint8二维类型 centers2 = np.uint8(centers2) res = centers2[labels2.flatten()] dst...
创建相同尺寸和类型的“红色”图像。然后将两者相乘，除以255，将结果反演并转换为uint8。请注意，红色是...
问OpenCV -将uint8图像转换为float32标准化图像EN有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在nump...
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将图像数据类型从unit8 转成了float。 为什么要做这样的处理? 先看一段找到的Matlab的相关说明 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像。matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算。 运算的时候将原图像的灰度值转换成...
img3 = np.zeros((400, 400, 3), np.uint8) img3 = cv2.line(img3, (0, 0), (400, 400), (0, 255, 0), 5) titles = ['gray line image', 'color line image'] res = [img1, img3] for i in range(2): plt.subplot(1, 2, i+1) ...
data = np.float32(data) print(img.shape, data.shape) 我们打印出来结果,看看如下: 1 (67, 142, 3) (9514, 3) 当我们处理完后,再将图像转换回uint8二维类型,代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 # 图像转换回uint8二维类型 centers2 = np.uint8(centers2) ...
.zeros((height, width,3), dtype=np.uint8)deftraining_data(training_sample, sep):globalwin# 自定义数据集# 每个类别的训练样本数量training_samples = training_sample# 线性可分的样本比例frac_linear_sep = sep# 设置训练样本和标签train_data = np.empty((training_samples *2,2), dtype=np.float32...
#转uint8 absX = cv2.convertScaleAbs(x) absY = cv2.convertScaleAbs(y) Prewitt = cv2.addWeighted(absX, 1., absY, 1., 0) cv2.imshow('Prewitt', Prewitt) cv2.imwrite('Prewitt.png', Prewitt) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...