Question

我有一个 tif 文件 tif file，它是一张人脸图像，这个图像是 16 位的，我正在尝试使用 dlib 测试人脸检测。但是，图像显示为黑色。我尝试的是标准化图像并将其转换为 8 位。即使在这些程序之后，当我执行 cv2.imshow 时图像仍然是黑色的。我想要做的是仅使用 cv2 以灰度显示图像中的人脸。

代码如下：

import cv2
import numpy as np

    frame = cv2.imread('nikos_face.tif', 0)
    frame = 255*(frame - frame.min())/(frame.max() - frame.min())
    frame = (frame/256).astype('uint8')
    cv2.imshow('test', frame)
    cv2.waitKey(0)  
    cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

你

将您的图像标准化为 [0-255] 范围，然后
除以 256，确保每个像素的值都小于 1，然后
转换为 8 位无符号类型，使所有像素的值为 0。

简单的解决方案是在不进行除法的情况下进行转换：

frame = 255*(frame - frame.min())/(frame.max() - frame.min())
frame = frame.astype('uint8')

然而，如果读入的图像一开始是整数类型，那么标准化可能已经引入了问题。在这种情况下，您按顺序对整数图像进行除法和乘法运算，导致值舍入为 0 或溢出。标准化最安全的解决方案是一步乘以正确的值：

frame = (frame - frame.min()) * (255.0 / (frame.max() - frame.min()))

这也更有效，对每个像素应用单个操作而不是两个。

Answer 2

我找到的解决方案是：

frame = cv2.imread('nikos_face.tif', -1)

使用 cv2.imshow 读取 tif 图像

2 个答案: