如何在保持分辨率的同时无损地将 2D 浮点 numpy 数组保存到灰度图像中？

Question

我有一些温度场值，我想将其转换为灰度图像，同时保留分辨率。 （例如，如果它是（100x100）大小的浮点数组，那么转换应该是灰度（100x100）图像）。然后我将处理图像并将其转换回温度numpy数组。图像处理部分可以被认为是一个黑盒过程。

转换无损很重要。

此外，图像处理代码将识别 .png 和 .jpg。 （我不确定对包括 tiff 在内的其他文件格式的识别。此外，即使是 jpg 格式也不是首选，因为它们会导致有损转换）。

到目前为止我的尝试：

• Matplotlib 的 imsave() 可以保持分辨率并且是无损的。但它将图像转换为 RGB 而不是灰度。这种方法对我来说也很好，但我无法准确地将 3 通道 RGB 图像转换回浮点 numpy 数组。例如，我取了一个 10x10 的 numpy 浮点数组 temperature，使用了 plt.imsave('Temperature_profile.png',temperature)。然后，我重新打开了相同的图像，但无法找到将其转换回 (10x10) 浮点数组的准确方法。因此，如果有办法将 3 通道图像无损转换回 2D 矩阵，问题就解决了。

• PIL 的Image.fromarray() 保留分辨率并且可以将图像保存为灰度图像。但是我无法无损地保存矩阵并无损地取回它。因此我会得到错误的结果。 (Converting 2D Numpy array of grayscale values to a PIL image)

• scipy.misc.imsave() 已弃用。

• imageio.imwrite() 给出关于有损转换的警告。 （“从 float64 到 uint8 的有损转换”）。

• opencv 和 cv2 由于某种原因无法被我的 spyder 环境（python 3.7、Anaconda 4.7.12）识别。

Answer 1

你需要一种可以保存浮点数的无损图片格式：

• PNG 最多只能保存 16 位整数，
• JPEG 不是无损的，只有 8 位整数，
• GIF 是整数和 8 位，
• NetPBM 最多只能是 16 位整数。

所以使用具有无损压缩或不压缩的 TIFF。或者，您可以使用PFM - 便携式浮动地图。

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这是一个演示：

import numpy as np
from PIL import Image

# Generate a small float image in Numpy array
grey32 = np.random.randn(2,3).astype(np.float32)                                           

# Convert to PIL Image and save
Image.fromarray(grey32).save('test.tif')                                                   

# Read back from disk and convert to Numpy array
reloaded = np.array(Image.open('test.tif'))                                                

# Inspect
print(grey32)

array([[-0.28032717, -1.7696048 , -0.9811929 ],
       [-0.7785768 , -1.2427857 , -0.33241433]], dtype=float32)

print(reloaded)                                                                           

array([[-0.28032717, -1.7696048 , -0.9811929 ],
       [-0.7785768 , -1.2427857 , -0.33241433]], dtype=float32)

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如果您的查看器无法显示包含浮动的 TIFF 文件，您始终可以使用 ImageMagick 将它们转换为可查看的内容：

magick float.tif -auto-level viewable.png

我知道tifffile 和pyvips 都是处理 TIFF 浮点数的优秀 Python 库。