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我经常将 16 位灰度图像数据转换为 8 位图像数据进行显示。调整最小和最大显示强度以突出图像的“有趣”部分几乎总是有用的。

下面的代码大致完成了我想要的，但它丑陋且效率低下，并且制作了许多图像数据的中间副本。如何以最少的内存占用和处理时间获得相同的结果？

import numpy

image_data = numpy.random.randint( #Realistic images would be much larger
    low=100, high=14000, size=(1, 5, 5)).astype(numpy.uint16)

display_min = 1000
display_max = 10000.0

print(image_data)
threshold_image = ((image_data.astype(float) - display_min) *
                   (image_data > display_min))
print(threshold_image)
scaled_image = (threshold_image * (255. / (display_max - display_min)))
scaled_image[scaled_image > 255] = 255
print(scaled_image)
display_this_image = scaled_image.astype(numpy.uint8)
print(display_this_image)
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5 回答 5

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你正在做的是半色调你的形象。

其他人提出的方法效果很好，但是他们一遍又一遍地重复大量昂贵的计算。由于uint16最多有 65,536 个不同的值，因此使用查找表 (LUT) 可以大大简化事情。而且由于 LUT 很小，您不必担心就地执行操作或不创建布尔数组。以下代码重用 Bi Rico 的函数来创建 LUT：

import numpy as np
import timeit

rows, cols = 768, 1024
image = np.random.randint(100, 14000,
                             size=(1, rows, cols)).astype(np.uint16)
display_min = 1000
display_max = 10000

def display(image, display_min, display_max): # copied from Bi Rico
    # Here I set copy=True in order to ensure the original image is not
    # modified. If you don't mind modifying the original image, you can
    # set copy=False or skip this step.
    image = np.array(image, copy=True)
    image.clip(display_min, display_max, out=image)
    image -= display_min
    np.floor_divide(image, (display_max - display_min + 1) / 256,
                    out=image, casting='unsafe')
    return image.astype(np.uint8)

def lut_display(image, display_min, display_max) :
    lut = np.arange(2**16, dtype='uint16')
    lut = display(lut, display_min, display_max)
    return np.take(lut, image)


>>> np.all(display(image, display_min, display_max) ==
           lut_display(image, display_min, display_max))
True
>>> timeit.timeit('display(image, display_min, display_max)',
                  'from __main__ import display, image, display_min, display_max',
                   number=10)
0.304813282062
>>> timeit.timeit('lut_display(image, display_min, display_max)',
                  'from __main__ import lut_display, image, display_min, display_max',
                  number=10)
0.0591987428298

所以有一个 5 倍的加速，我猜这不是一件坏事……

于 2013-01-22T20:01:03.930 回答
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我会避免将图像转换为浮动，您可以执行以下操作：

import numpy as np

def display(image, display_min, display_max):
    # Here I set copy=True in order to ensure the original image is not
    # modified. If you don't mind modifying the original image, you can
    # set copy=False or skip this step.
    image = np.array(image, copy=True)

    image.clip(display_min, display_max, out=image)
    image -= display_min
    image //= (display_min - display_max + 1) / 256.
    image = image.astype(np.uint8)
    # Display image

此处，图像的可选副本以其本机数据类型制作，最后一行制作了 8 位副本。

于 2013-01-22T19:24:10.833 回答
2

要减少内存使用，请就地进行剪辑并避免创建布尔数组。

dataf = image_data.astype(float)
numpy.clip(dataf, display_min, display_max, out=dataf)
dataf -= display_min
datab = ((255. / (display_max - display_min)) * dataf).astype(numpy.uint8)

如果将裁剪限制保持为整数值，则可以交替执行以下操作：

numpy.clip(image_data, display_min, display_max, out=image_data)
image_data-= display_min
datab = numpy.empty_like(image_data)
numpy.multiply(255. / (display_max - display_min), image_data, out=datab)

注意：在创建数组之前的最后一行仍然会创建一个临时浮点数组uint8。

于 2013-01-22T17:39:28.790 回答
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这是我在交叉验证板上在此解决方案下的评论中找到的答案 https://stats.stackexchange.com/a/70808/277040

基本上从 uint16 转换为 uint8 算法看起来像这样

a = (255 - 0) / (65535 - 0)
b = 255 - a * 65535
newvalue = (a * img + b).astype(np.uint8)

通用版本看起来像这样

def convert(img, target_type_min, target_type_max, target_type):
    imin = img.min()
    imax = img.max()

    a = (target_type_max - target_type_min) / (imax - imin)
    b = target_type_max - a * imax
    new_img = (a * img + b).astype(target_type)
    return new_img

例如

imgu8 = convert(img16u, 0, 255, np.uint8)

于 2020-03-19T22:33:37.280 回答
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我知道这是一个旧的胎面，但我们现在有了带有 gpu 加速的cupy。使用 cupy 总是更快（Jaime 的两种方法都以更接近的速度运行）。

import numpy as np
import cupy as cp
import timeit
rows, cols = 768, 1024
image = np.random.randint(100, 14000,
                             size=(1, rows, cols)).astype(np.uint16)
display_min = 1000
display_max = 10000

def display(image, display_min, display_max): # copied from Bi Rico
    # Here I set copy=True in order to ensure the original image is not
    # modified. If you don't mind modifying the original image, you can
    # set copy=False or skip this step.
    image = np.array(image, copy=True)
    image.clip(display_min, display_max, out=image)
    image -= display_min
    np.floor_divide(image, (display_max - display_min + 1) / 256,
                    out=image, casting='unsafe')
    return image.astype(np.uint8)

def lut_display(image, display_min, display_max) :
    lut = np.arange(2**16, dtype='uint16')
    lut = display(lut, display_min, display_max)
    return np.take(lut, image)


def displaycp(image2, display_min, display_max): # copied from Bi Rico
    # Here I set copy=True in order to ensure the original image is not
    # modified. If you don't mind modifying the original image, you can
    # set copy=False or skip this step.
    image2 = cp.array(image2, copy=True)
    image2.clip(display_min, display_max, out=image2)
    image2 -= display_min
    cp.floor_divide(image2, (display_max - display_min + 1) / 256,
                    out=image2, casting='unsafe')
    return image2.astype(cp.uint8)

def lut_displaycp(image2, display_min, display_max) :
    lut = cp.arange(2**16, dtype='uint16')
    lut = displaycp(lut, display_min, display_max)
    return cp.take(lut, image2)

np.all(display(image, display_min, display_max) ==
           lut_display(image, display_min, display_max))

imagecp = cp.asarray(image)
type(imagecp)

cp.all(displaycp(imagecp, display_min, display_max) ==
           lut_displaycp(imagecp, display_min, display_max))

np.all(cp.asnumpy(displaycp(imagecp, display_min, display_max)) ==
          display(image, display_min, display_max))

计时

timeit.timeit('display(image, display_min, display_max)',
                  'from __main__ import display, image, display_min, display_max',
                   number=100)

1.2715457340000285

timeit.timeit('lut_display(image, display_min, display_max)',
                  'from __main__ import lut_display, image, display_min, display_max',
                  number=100)

0.27357000399933895

timeit.timeit('displaycp(imagecp, display_min, display_max)',
                  'from __main__ import displaycp, imagecp, display_min, display_max',
                   number=100)

0.018452465999871492

timeit.timeit('lut_displaycp(imagecp, display_min, display_max)',
                  'from __main__ import lut_displaycp, imagecp, display_min, display_max',
                  number=100)

0.015030614999886893

于 2020-12-02T05:08:18.267 回答