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python中怎么存储16bit和32bit的图像,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
笔记:python中存储16bit和32bit图像的方法。
说明:主要是利用scipy库和pillow库,比较其中的不同。
import numpy as np import scipy.misc from PIL import Image # 用已有的8bit和16bit图作存储测试 path26 = 'D:\Py_exercise\lena16.tif' path8 = 'D:\Py_exercise\lena8.tif' tif16 = scipy.misc.imread(path26) #<class 'numpy.uint16'> tif8 = scipy.misc.imread(path8) #<class 'numpy.uint8'> print(np.shape(tif16),type(tif16[0,0])) print(np.shape(tif8),type(tif8[0,0])) print() save16 = 'D:\Py_exercise\lena16_save.tif' save8 = 'D:\Py_exercise\lena8_save.tif' scipy.misc.imsave(save16, tif16) #--> 8bit scipy.misc.imsave(save8, tif8) #--> 8bit # Create a mat which is 64 bit float nrows = 512 ncols = 512 np.random.seed(12345) y = np.random.randn(nrows, ncols)*65535 #<class 'numpy.float64'> print(type(y[0,0])) print() # Convert y to 16 bit unsigned integers z16 = (y.astype(np.uint16)) #<class 'numpy.uint16'> print(type(z16[0,0])) print() # 用产生的随机矩阵作存储测试 save16 = 'D:\Py_exercise\lena16_save1.tif' scipy.misc.imsave(save16, z16) #--> 8bit im = Image.frombytes('I;16', (ncols,nrows), y.tostring()) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save21.tif') #--> 16bit im = Image.fromarray(y) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save22.tif') #--> 32bit im = Image.fromarray(z16) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save23.tif') #--> 16bit # 归一化后的np.float64仍然存成了uint8 zNorm = (z16-np.min(z16))/(np.max(z16)-np.min(z16)) #<class 'numpy.float64'> print(type(zNorm[0,0])) save16 = 'D:\Py_exercise\lena16_save11.tif' scipy.misc.imsave(save16, zNorm) #--> 8bit # 归一化后的np.float64直接转8bit或16bit都会超出阈值,要*255或*65535 # 如果没有astype的位数设置,会直接存成32bit zImg = (zNorm*65535).astype(np.uint16) im = Image.fromarray(zImg) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save31.tif') #--> 16bit im = Image.fromarray(zNorm) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save32.tif') #--> 32bit(0~1)
关于python中怎么存储16bit和32bit的图像问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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