Np.divide() 的 Numpy 溢出。 RuntimeWarning：在 ushort_scalars 中遇到溢出答案

【问题标题】：Numpy overflow with np.divide(). RuntimeWarning: overflow encountered in ushort_scalarsNp.divide() 的 Numpy 溢出。 RuntimeWarning：在 ushort_scalars 中遇到溢出
【发布时间】：2021-07-14 14:13:00
【问题描述】：

我在 2 张图片上运行以下代码：

ndvi = np.divide(img8 - img4, img8+img4)

invalid = (ndvi > 1).any()
if invalid:
    print("Stopping Execution")
    print(ndvi)

img8 和 img4 是 2 个图像，并且具有所有正值。 ndvi 是 (img8-img4)/(img8+img4)

因此，根据定义，ndvi 的所有元素都应介于 -1 和 1 之间。但我得到了一些值>1

这个上下文中所有变量的dtypes都是'uint16'

当我检查无效值的索引并运行单个代码时：

temp = (img8[88][118]-img4[88][118])/(img8[88][118]+img4[88][118])

我收到以下警告：

<stdin>:1: RuntimeWarning: overflow encountered in ushort_scalars

这些值是： img8[88][118] = 1462 img4[88][118] = 1652

值本身不大会导致溢出，但是当数组变大时会发生溢出。

【问题讨论】：

也许img8 和/或img4 中的值不是您认为的那样。打印出来
另外，请注意，如果img4 中的值大于img8 中的相应值，那么您将得到负值
@DeepSpace 是的，我明白了。我的意思是它会在 -1 和 1 之间。
请打印所有内容的 dtypes (img8, img4, img4+img8, img8-img4)
这可能是由于np.divide 使用嵌套/多维数组的方式。发布minimal reproducible example

标签： python image numpy integer-overflow uint

【解决方案1】：

当从一个小数中减去一个大数并且都是unitXX时，你会得到一个溢出（实际上是一个underflow），结果是负数的模XX，这是一个大数.
这是因为uint 不能代表负数，而是持有很大的正数。

这个模实际上是在负数上加上 maxint (==65535)

在这种情况下，对于您指定的索引，

img8[88][118]-img4[88][118] == 1462 - 1652 == -190 == 65535 - 190 = 65345

除以1462 + 1652 == 3114 得到20.984264611432241490044958253051

解决方案：

Convert the dtypes to float 在除法之前，通常使用浮点数而不是 uint。

浮点数（通常）不存在简单减法的下溢问题，因为它们也可以表示负数。

也可以使用int 而不是uint，但为了您自己的缘故坚持浮动。

【讨论】：