我有一个代表 RGB 图像的 uint16 3-dim numpy 数组，该数组是从 TIF 图像创建的。问题是，当我在 QGIS 中导入原始图像时，例如显示正确，但如果我尝试在 python 中显示（使用 plt.imshow），结果会不同（在这种情况下更绿）：
QGIS图像：
绘图图像：
我认为这在某种程度上与 matplotlib 管理 uint16 的方式有关，但即使我尝试除以 255 并转换为 uint8，我也无法获得好的结果。
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根据您的评论，图像未使用 RGB 颜色空间进行编码，因为假设每个通道 8 位，R、G 和 B 通道的值范围为 [0-255]。
我不确定图像使用的是哪种色彩空间，但 TIFF 文件通常使用针对打印进行了优化的 CMYK。
可以尝试的其他常见色彩空间包括 YCbCr (YUV) 和 HSL，但是随着显示硬件和视频流技术的进步，这些年来已经创建了许多变体。
要将整个图像转换为 RGB 颜色空间，我建议使用opencv-pythonpip 包。该包有很好的文档记录，但作为一个示例，您可以将numpy数组img从 YUV 转换为 RGB：
img_bgr = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_YUV2RGB)
于 2019-11-18T14:43:28.290 回答
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使用时plt.imshow，colormap您可以使用参数，cmap="gray"例如尝试添加
plt.imshow(image, cmap="gray")
来源： https ://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html
于 2019-11-18T14:29:13.727 回答
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如果我尝试标准化图像，我会得到很好的结果：
对于每个通道： image[i,:,:] = image[i,:,:] / image[i,:,:].max()
但是，有些图像看起来比其他图像更暗：
于 2019-11-19T11:56:39.803 回答