Question

我正在使用OpenCV 2在YCbCr色彩空间中进行一些图像处理。目前我可以检测到由于转换RGB而产生的一些噪音 - ＆gt; YCbCr然后YCbCr - ＆gt; RGB，但如documentation中所述：

如果将cvtColor与8位图像一起使用，转换将丢失一些信息。对于许多应用程序，这将不会引人注意，但建议在需要全部颜色的应用程序中使用32位图像，或者在操作之前转换图像然后转换回来。

所以我想用16或32位转换我的图像，但我还没有找到如何用NumPy做到这一点。一些想法？

img = cv2.imread(imgNameIn)
# Here I want to convert img in 32 bits
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB, img)
# Some image processing ...
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YCR_CB2BGR, img)
cv2.imwrite(imgNameOut, img, [cv2.cv.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

Answer 1

感谢@moarningsun，解决了问题：

i = cv2.imread(imgNameIn, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) # Need to be sure to have a 8-bit input
img = np.array(i, dtype=np.uint16) # This line only change the type, not values
img *= 256 # Now we get the good values in 16 bit format

Answer 2

接受的答案不准确。 16位图像的强度级别为65536（2^16），因此值范围为0到65535。

如果想要从表示为float的数组的图像中获取16位图像，范围从0到1，则必须将此数组的每个系数乘以65535。

此外，最好将最终结果的类型转换为您执行操作的最后一步。这主要有两个原因： - 如果按float执行除法或乘法，结果将返回float，您需要再次更改类型。 - 通常（在术语的数学意义上），从float到integer的转换可能会引入错误。在操作的最后部署类型可以防止错误传播。

NumPy将8位转换为16/32位图像

2 个答案: