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。imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算。所以要先将图像转为double格式的才能运算,12=im...
SIMD 是针对浮点运算,但是对图像处理不太友好。图像是(R、G、B) 排布的,例如Opencv定义的 为HxWx3 的numpy 矩阵或C++数组。别扭的点在于:uint8 不是SIMD 标准的数据单元。 3个uint8, 位宽为24 (3x8),或更宽 96 (3x32)。不是64, 128, 256 寄存器能处理的。
有些特殊图像也有用double的，一般都不是光学成像出来的。比如x光，或者特殊的扫描传感器 ...
import cv2im = cv2.imread('test.jpg') # 读入默认是uint8格式的numpy array一般情况直接用uint8即可，若是有需求（如神经网络等），可以转换成浮点数等形式。如果需要转回PIL的图像对象，那就必须是uint8的格式。如果一直用cv2的话，也可以直接保存浮点数形式的（注意是0~255，不是0~1）。
图像处理是用的数据类型uint8,double 将原图像的灰度值转换成double的作用主要是考虑计算过程中的精度的问题,double 的数据是有小数点的,而uint8是0-255的整数,如果直接用uint8计算,会在计算过程中产生舍入误差,这种误差在图像的数据中是比较大的误差。显示的时候是因为我们的显示系统采用的颜色模式大多为RGB模式,...
matlab图 像处理工具箱中 uint8, im2uint8,double,im2double的区别 这四个命令,对应两种“数据格式”:分别是uint8(范围是0~255)还有 double 四个命令的区别: 1. double(a)是将a转换成double型数据(注意:只是改变数据格式,并不进行“归一化”) 2. im2double(a)是将a转换成double型数据,并且进行“归一化”!
直接把字节转换为Nump然后reshape,np.frombuff(data,np.uint8).reshape(宽,高,通道) 但是在message中还需要其中一个变量来传输图像的shape,虽然多了一个传输数据,但是在后面的转换中却很快 发布于 2021-01-13 17:38 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 ...
python中图片的float类型和uint8类型 在python图像处理过程中,遇到的RGB图像的值是处于0-255之间的,为了更好的处理图像,通常会将图像值转变到0-1之间 这个处理的过程就是图像的float类型转变为uint8类型过程。 float类型取值范围:-1 到1 或者 0到1 uint8类型取值范围:0到255 下图是常见的类型取值范围智能...
uint8格式和double格式(Matlab图像处理) 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。 imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算。所以...
uint8格式和double格式(Matlab图像处理) 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。 imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算。所以...