假设我们已经有了一个浮点类型的图像数组float_img。 将浮点图像数据进行归一化处理,确保像素值在0到255的范围内: 由于uint8类型的像素值范围是0到255,因此我们需要将浮点图像数据归一化到这个范围内。这通常通过乘以255并可能添加或减去某个常数来实现。 python float_img_normalized = (float_img * 255)....
在Python中使用OpenCV读取图像后,图像数据类型通常是uint8。但是,有时你需要对其进行转换,比如将float32类型的图像转换为uint8。下面是一个简单的示例: importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread("image.jpg").astype(np.float32)# 读取图像并转换为float32# 对图像进行处理,如归一化image=cv2.normalize...
4,把元素数据类型 float32 转换成 uint8 # 每个元素数据都乘于 255 ,并把数据类型转换乘unit8img=(img*255).astype(np.uint8)print('Shape:',img.shape)print('Data type:',img.dtype)plt.imshow(img) 运行完以上代码,会输出大小为588,738,3通道,元素数据类型为uint8的图像。
Point2f pt = src.at<Point2f>(i, j); dst.at<Point2f>(i, j) = Point2f(m.at<float>(0, 0)*pt.x + m.at<float>(0, 1)*pt.y + m.at<float>(0, 2), m.at<float>(1, 0)*pt.x + m.at<float>(1, 1)*pt.y + m.at<float>(1, 2)); } } 1. 2. 3. 4. 5. 6....
首先,我们来了解一点必备知识,在python中,数据结构类型有list、dict、numpy.ndarray 等,数据元素的数据类型(int、float等),下面,我们就来看看jpg图像数据的结构类型和元素的数据类型。 1.代码实践 代码语言:javascript 复制 #coding:utf-8importcv2 image_path='./02.jpg'image=cv2.imread(image_path)print("图像...
有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化，比如关键点...
foreground = foreground.astype(float) 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...
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) ...
# 读取图片文件demo_file_path ='img.png'img = cv2.imdecode(np.fromfile(demo_file_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)cv2.imshow('origin img', img) # 平移变量T_x, T_y =10,20 # 构造移动矩阵H2*3H = np.float32([[1,0, T_x],[0,1, T_y]...
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) ...