python - 使用 Scipy imsave 将 Numpy 数组保存到图像时保留未更改的数据

Question

当使用 Scipy 保存二维 Numpy 数组（单个值）toimage或imsave像素值与 Numpy 数组中的值不完全匹配时。相反，有一些区域，主要是在边缘，图像算法似乎使用了某种插值。

是否有一个选项可以停止插值并保留确切的数据（例如 7 总是在 PNG 中获取 rgb(7,7,7)？

Answer 1

如果您有一个 2D numpy 数组，那么您将保存为灰度 PNG，因此您永远不会获得 rgb 图像（只有一个通道）。我不确定你所说的单值是什么意思，也许是单精度浮点数？尽管 PIL 支持单精度浮点数，但 PNG 不支持。保存为 PNG，您可以使用每通道 8 位（默认）或每通道 16 位。这意味着您的数组将被缩放到最大 2^8/2^16（8/16 位），并转换为整数。正是在这种转换中，结果可能会略有不同。

scipy.misc.image似乎没有保存为 16 位的选项，所以它总是会写一个 8 位的 PNG 。但是你可以scipy.misc.toimage用来创建一个 16 位的图像，只是一定要通过mode='I'. 还要确保指定数组最小值和最大值以避免缩放。以下是如何使用它来保存 16 位 png：

import numpy as np
import scipy.misc

a = np.random.uniform(0, 2**16 - 1, (500, 500)).astype('int32')
img = scipy.misc.toimage(a, high=np.max(a), low=np.min(a), mode='I')
img.save('my16bit.png')

# check that you got the same values
b = scipy.misc.imread('my16bit.png')
b.dtype
# dtype('int32')
np.array_equal(a, b)
# True

请注意，在此示例中，我使用int32了数据类型。但是，数据仍必须适合uint16. 如果您输入负值或大于 2^16 的值，这些值将在保存到 PNG 时被剪裁。相反，即使sp.misc.imread读取为int32，数据也永远不会超过uint16。

总之：如果您想将完全相同的 numpy 数组写入 PNG，您需要确保它是uint8/uint16类型，并且您将正确的传递high/low/mode给scipy.misc.toimage.