如何在Python openCV中显示16位4096强度图像？
如何在Python openCV中显示16位4096强度图像？
提问于 2018-05-30 03:34:17
我有以灰度16位tiff格式编码的图像。它们使用16位颜色深度的变体，其中最大强度为4,096。
我相信openCV中的默认最大强度是65,536，所以我的图像使用以下代码显示为黑色。
import cv2
image = cv2.imread("test.tif", -1)
cv2.imshow('tiff', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print(image)
我可以在matplotlib中使用vmin和vmax来配置颜色映射：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread("test.tif", -1)
plt.imshow(image, cmap="gray", vmin=0, vmax=4096)
plt.show()它显示了图像的内容：
我坚持使用openCV的原因是matplotlib不支持显示16位的RGB图像。
cv2.imshow的documentation并没有真正的帮助。在Python openCV中有没有显示16位4096强度图像的方法？
可以在here中找到测试镜像test.tif。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-05-30 07:34:26
在显示图像之前，您需要使用cv2.normalize()缩放图像。
您可以设置图像的最小/最大值，它将相应地缩放图像(通过将图像的最小值移动到alpha，将图像的最大值移动到beta)。假设您的img已经是一个uint16
img_scaled = cv2.normalize(img, dst=None, alpha=0, beta=65535, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)然后你就可以像平常一样看了。
默认情况下，cv2.normalize()将生成与您的输入图像类型相同的图像，因此，如果您想要一个无符号的16位结果，您的输入应该是uint16。
同样，请注意，这线性地扩展了您的图像范围-如果您的图像实际上从未达到0，并且假设最低值为100，那么在归一化之后，最低值将是您设置为alpha的任何值。如果你不想这样，正如其中一条评论所建议的那样，你可以简单地将你的图像乘以16，因为它目前只有4095。使用* 16，它将上升到65535。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50591694
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