python从3个float32 numpy数组制作RGB图像答案

【问题标题】：python make RGB image from 3 float32 numpy arrayspython从3个float32 numpy数组制作RGB图像
【发布时间】：2015-01-11 03:49:57
【问题描述】：

我有 3 个 400x600 的数组，它们代表我想要制作的图像的 3 种颜色。

我在这里找到了一种潜在的方法：http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.13.0/reference/generated/scipy.misc.imsave.html 但他们希望我将浮点数转换为 uint8。现在，如果我通过 'image.dtype = np.uint8' 更改 dtype，然后以某种方式将尺寸更改为 400x600x24（而当我不更改类型时，它是 400x600x3）

我该如何更改？（也欢迎其他方法）

【问题讨论】：

标签： python arrays image scipy rgb

【解决方案1】：

image.dtype = np.uint8 只是将字节从float64 强制转换为uint8。由于每个 float64 占用 8 个字节，而每个 uint8 仅占用 1 个字节，因此您将获得 8 倍的值。

要转换值，而不是重新解释字节，您需要astype 方法：

image = image.astype(np.uint8)

但是，这可能不会很有用，原因有两个。首先，大的，您的浮点值可能都在 0.0-1.0 范围内。其次，astype 截断，而不是四舍五入。因此，转换为整数只会使它们几乎全部为 0，其余为 1，而不是平滑地从 0 到 255。

所以，你可能想要的是这样的：

image = (image * 255).round().astype(np.uint8)

【讨论】：

【解决方案2】：

谢谢@abarnert！这就是我要从 sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces() 之类的数据集中加载图像的内容，该数据集具有 dtype 的 float32 和值范围从 0-1 以与使用 dtype 的 OpenCV 一起使用987654324@，取值范围为 0-255。

import numpy as np
import cv2 as cv
from sklearn import datasets

data = datasets.fetch_olivetti_faces()
image = data.images[15]
image

array([[0.6694215 , 0.6818182 , 0.7066116 , ..., 0.5082645 , 0.55785125, 0.58677685], [0.677686, 0.70247936, 0.71487606, ..., 0.5289256, 0.5495868, 0.58264464], [0.6983471, 0.7107438, 0.70247936, ..., 0.5495868, 0.55785125, 0.5785124], ..., [0.59917355, 0.59917355, 0.54545456, ..., 0.10743801, 0.11157025, 0.10330579], [0.59090906, 0.6198347, 0.5785124, ..., 0.11157025, 0.10743801, 0.10743801], [0.5661157, 0.6280992, 0.59917355, ..., 0.11157025, 0.11157025, 0.10743801]], dtype=float32)

img = (image * 255).round().astype(np.uint8)
img

array([[171, 174, 180, ..., 130, 142, 150], [173, 179, 182, ..., 135, 140, 149], [178, 181, 179, ..., 140, 142, 148], ..., [153, 153, 139, ..., 27, 28, 26], [151, 158, 148, ..., 28, 27, 27], [144, 160, 153, ..., 28, 28, 27]], dtype=uint8)

img 现在已准备好在 cv 库中进行进一步处理。

【讨论】：