numpy.astype(np.uint8)如何转换浮点数组？-1.2997805变成了255 - 腾讯云开发者社区

（1）当输入矩阵是uint8类型的时候，此时imshow显示图像的时候，会认为输入矩阵的范围在0-255之间。...显示出现问题原因：用OpenCV中imread输入照片后是一个数组对象，在进行一系列的对数组操作后数组已经变成了float类型，之后再对数组进行imshow时即出现上面的第二种情况。...解决的办法：用numpy.astype()对数组类型进行转换。...import numpy as np a=np.array([1.11,2.22,3.33]) #数据类型转换用astype,数组长度不会变 a=a.astype(np.int8) print(a)...(0) 进行类型转换后数组为：显示结果为：可见现在显示正常了，因为去掉了高频系数所以变模糊了。

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浅谈python opencv对图像颜色通道进行加减操作溢出

情况一：直接numpy操作先加到240，再加66，超过了255，可以看到，并不默认255，而是变成了50 ?...再试试相减操作：再减去100，本来结果是-50，但是可以看到，变成了206（-50+256） ?...,dtype='uint8') uint8是专门用于存储各种图像的（包括RGB，灰度图像等），范围是从0–255 这里要注意如何转化到uint8类型 1: numpy有np.uint8()函数，但是这个函数仅仅是对原数据和...0xff相与(和最低2字节数据相与)，这就容易导致如果原数据是大于255的，那么在直接使用np.uint8()后，比第八位更大的数据都被截断了，比如: a=[2000,100,2] np.uint8...np.array([out],dtype=‘uint8′) 总结：要想将当前的数组作为图像类型来进行各种操作，就要转换到uint8类型，转换的方式推荐使用第二种，因为第一种在值大于255以后就容易丢失

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OpenCV之图像像素归一化

("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为浮点数类型数组...cv.normalize(gray, dst=dst, alpha=0, beta=1.0, norm_type=cv.NORM_MINMAX) print(dst) cv.imshow("NORM_MINMAX", np.uint8...(dst*255)) # scale and shift by NORM_INF dst = np.zeros(gray.shape, dtype=np.float32) cv.normalize(gray..., dst=dst, alpha=1.0, beta=0, norm_type=cv.NORM_INF) print(dst) cv.imshow("NORM_INF", np.uint8(dst*255...cv.normalize(gray, dst=dst, alpha=1.0, beta=0, norm_type=cv.NORM_L1) print(dst) cv.imshow("NORM_L1", np.uint8

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这么漂亮的图画，竟然是用NumPy画出来的？

这一系列的操作过程中，有一个非常关键的知识点：NumPy数组的类型必须是单字节无符号整型，即np.uint8或np.ubyte类型。...下面的代码使用NumPy的随机子模块random生成了100行300列的二维数组，转换为宽300像素高100像素的随机灰度图并直接显示出来。...生成渐变色图像 np.linspace()函数类似于Python的range()函数，返回的是浮点数的等差序列，经过np.tile()重复之后，分别生成RGB通道的二维数组，再用np.dstack()合并成三维数组...(np.linspace(192,255, 600, dtype=np.uint8), (300,1)) >>> b = np.ones((300,600), dtype=np.uint8...(np.linspace(192,255, 600, dtype=np.uint8), (300,1)) >>> b = np.ones((300,600), dtype=np.uint8

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通道分离与合并、彩色图转换为灰度图、二值化

文章目录图像基础重要的函数图像基本知识图像基础通道分离与合并彩色图转换为灰度图二值化图像的加减乘除图像基础矩阵分辨率 8位整型图像浮点数图像灰度图：彩色图...将三个通道进行加权 gray1 = 1/3*b + 1/3*g + 1/3*r gray1 = np.uint8(gray1)# 或者gray1 = gray1.astype(np.uint8) 利用...消除背景、差影法(比较差异、运动跟踪)cv.subtract() 相乘：掩膜 cv.multiply() 相除：校正设备、比较差异 cv.divide() np.hstack将参数元组的元素数组按水平方向进行叠加...np.vstack将参数元组的元素数组按垂直方向进行叠加接下来，我们进行代码的实现 obj = cv.imread('....float类型，你也可以使用np.uint8()进行强制转换但是，调用cv.addWeighted()，就不会出现这样的情况,它会自动的截断 img_add2 = cv.addWeighted(obj

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这么漂亮的图画，竟然是用NumPy画出来的？请跟我来，10行代码玩转NumPy！

请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。 ? 1....这一系列的操作过程中，有一个非常关键的知识点：NumPy数组的类型必须是单字节无符号整型，即np.uint8或np.ubyte类型。...下面的代码使用NumPy的随机子模块random生成了100行300列的二维数组，转换为宽300像素高100像素的随机灰度图并直接显示出来。...生成渐变色图像 np.linspace()函数类似于Python的range()函数，返回的是浮点数的等差序列，经过np.tile()重复之后，分别生成RGB通道的二维数组，再用np.dstack()合并成三维数组...0.5, 1.0) >>> cm1() # 返回序号为128的颜色 (0.4901960784313725, 1.0, 0.4775458570524984, 1.0) >>> cm1() # 返回序号为255

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【计算机视觉处理三】图像基本处理

2、图片区域替换既然我们知道如何切片，那我们就可以对指定区域进行替换。不过需要注意替换和被替换的区域形状要相同，即shape属性要一样。...ValueError: could not broadcast input array from shape (100,100) into shape (100,100,3) 它的意思是不能将（100， 100）的图像转换成...4、numpy生成数组在上一篇中我们使用下面的代码生成了一个数组： im = np.zeros((3, 3, 1), dtype=np.uint8) 对于数组numpy来说我们是生成一个数组，但是对opencv...shape，第二关则是数组元素的类型，其中np.uint8表示无符号的8位整型，即范围在（0-255）之间。....imwrite('result.jpg', img) 我们生成元素为1的数组后，如何进行乘127的操作，这样就可以对每个元素进行乘127操作。

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三、numpy与图像编辑

zeros方法可以把数组转换为我们所需要的矩阵，并且这个数组将会以0这个元素进行填充。...那如何创建一个二维数组呢？...由于在第一节中，我们已了解uint8的数据范围就是0-255，我们将创建的3行2列的数组第0列第0个做加法运算，增加258，查看是否将会数据溢出： data=np.zeros((3,2),np.uint8...data=np.zeros((200,200,3),np.uint8)*255 以上的编写方式是不对的，该方式是0成0，永远等于0，不过以上方式可以使每个元素都乘上255。...我们以上代码使用ones创建后，乘上255，这行代码可以更改为： data=np.zeros((200,200,3),np.uint8) data.fill(255) 使用fill方法可以将一个数组内填充一个值

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【OpenCV】Chapter6.频率域图像滤波

src 是 np.float32 格式，如图像使用 np.uint8 格式则必须先转换 np.float32 格式。...使用cv.magnitude()函数可以实现计算二维矢量的幅值 cv.magnitude(x, y[, magnitude]) → dst 参数说明： x：一维或多维数组，也表示复数的实部，浮点型...y：一维或多维数组，也表示复数的虚部，浮点型，数组大小必须与 x 相同示例程序： """ 离散傅里叶变换 """ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt...) # 截断函数，将数值限制在 [0,255] imgBLPF = result.astype(np.uint8) imgBLPF = imgBLPF[:rows, :cols]...) # 截断函数，将数值限制在 [0,255] imgHPF = result.astype(np.uint8) imgHPF = imgHPF[:rows, :cols]

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图片转素描图

本文大约 2000 字，阅读大约需要 6 分钟我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描、卡通、黑白等等，今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。...主要参考这篇文章来实现--http://www.askaswiss.com/2016/01/how-to-create-pencil-sketch-opencv-python.html 简介如何将图片转换成素描图呢...灰度图反色其实就是原本比较暗的地方变光亮了，而比较亮的地方变暗了。第三步：高斯模糊高斯模糊操作是一个有效减少图片噪音以及对图片进行平滑操作的方法，在数学上等价于对图像采用高斯核进行卷积的操作。...image.shape[:2] # prepare output argument with same size as image blend = np.zeros((width, height), np.uint8...image.shape[:2] # prepare output argument with same size as image blend = np.zeros((width, height), np.uint8

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数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

# 整数被强制转换为浮点数 In [332]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.])...A B C 0 0.823242 0.256090 0 1 1.607422 1.426469 0 2 -0.333740 -0.416203 255...这是因为，数据有时存储的是正确类型，但在保存时却存成了 object 类型，此时，用 DataFrame.infer_objects() 与 Series.infer_objects() 方法即可把数据软转换为正确的类型...368]: 0 object 1 object 2 datetime64[ns] dtype: object 因为数据被转置，所以把原始列的数据类型改成了...object，但使用 infer_objects 后就变正确了。

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Pandas中文官档~基础用法6

数据类型大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...# 整数被强制转换为浮点数 In [332]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.])...这是因为，数据有时存储的是正确类型，但在保存时却存成了 object 类型，此时，用 DataFrame.infer_objects() 与 Series.infer_objects() 方法即可把数据软转换为正确的类型...368]: 0 object 1 object 2 datetime64[ns] dtype: object 因为数据被转置，所以把原始列的数据类型改成了...object，但使用 infer_objects 后就变正确了。

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图像增强算法Retinex原理与实现详解

具体步骤如下：将输入图像转换为浮点数类型，并加上1.0，避免出现除零错误。调用多尺度Retinex算法对图像进行增强，得到增强后的图像。...对最终的增强图像进行像素范围的限制，确保像素值在0-255之间。将最终的增强图像转换为无符号整数类型，并返回。...) # 对每个通道的像素值进行裁剪，将超过0和255的值限制在0-255范围内 img_retinex = np.uint8(img_retinex) # 将增强后的图像转换为...img_retinex[:, :, i] = np.clip(img_retinex[:, :, i], 0, 255)：对每个通道的像素值进行裁剪，将超过0和255的值限制在0-255范围内，使用np.clip...img_retinex = np.uint8(img_retinex)：将增强后的图像img_retinex转换为uint8类型，即8位无符号整型。

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小白白也能学会的 PyQt 教程 —— 图像类及图像相关基础类介绍

(byte_array) # 将 QByteArray 转换为 QImage这些示例展示了如何在 QPixmap、QImage 和 QByteArray 之间进行转换。...()height = image.height()array = np.zeros([height, width, 4], dtype=np.uint8) # 创建一个空的 numpy 数组for y...RGBA 值 array[y, x] = rgba # 将 RGBA 值存入 numpy 数组numpy 数组转换为 QImage：array = np.zeros([100, 100..., 4], dtype=np.uint8) # 创建一个 numpy 数组array[:, :, 0] = 255 # 将红色通道设置为 255image = QImage(array.data,...100, 100, QImage.Format_RGBA8888) # 将 numpy 数组转换为 QImage这些示例展示了如何在 QImage 和 numpy 数组之间进行转换。

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【OpenCV】Chapter10.色彩转换与图像绘制

cv.cvtColor(src, code [, dst, dstCn]]) → dst 参数说明： src：输入图像，nparray 多维数组，8位无符号/ 16位无符号/单精度浮点数格式 code...：颜色空间转换代码，详见 ColorConversionCodes dst：输出图像，大小和深度与 src 相同 dstCn：输出图像的通道数，0 表示由src和code自动计算示例程序： """ 颜色空间转换...) # 创建空白数组 for i in range(h): for j in range(w): for k in range(ch): imgInv[...= imgR imgr[imgr > 255] = 255 cold_rgb = np.dstack((imgb, imgg, imgr)).astype(np.uint8)..., np.uint8) # 调色至偏紫 dark_b = image_lab[:, :, 2] * (light_gamma_low / 255) * 0.4 dark_a =

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解决Object of type ndarray is not JSON serializable

这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。原因默认情况下，JSON库只能处理一些基本的Python数据类型，如整数、浮点数、字符串和字典。...array_list = array.tolist()# 将列表转换为JSON格式json_data = json.dumps(array_list)方法二：使用自定义转换函数如果我们想更多地控制如何将...下面是一个示例代码，演示了如何解决Object of type 'ndarray' is not JSON serializable错误。...(low=0, high=255, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8)# 定义一个自定义的转换函数，将NumPy数组转换为可以序列化的Python数据类型def numpy_to_json...type(loaded_image_data))print("图像数据是否相等:", np.array_equal(image_data, loaded_image_data))在这个例子中，我们首先生成了一个随机的图像数据

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

整数（-2147483648 to 2147483647） int64 整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807） uint8 无符号整数（0 to 255...4个数， #因此原来的两个float64成了8个int16 我们要使用astype来修改数据类型，看一下例子： >>> a=np.array([1.1, 1.2]) >>> a.dtype dtype(...'float64') >>> a.astype(np.int16) array([1, 1], dtype=int16) >>> a.dtype dtype('float64') #a的数据类型并没有变...接下来还是要看下数据类型之间的转换，主要有三点：张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换（1）不同张量之间的类型转换直接使用(.类型)即可： ?...（2）张量和numpy之间的转换将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ? 将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?

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NumPy Cookbook 带注释源码五、NumPy 音频和图像处理

matplotlib.pyplot as plt # 首先生成一个 512x512 的图像 # 在里面画 30 个正方形 N = 512 NSQUARES = 30 # 初始化 img = np.zeros((N, N), np.uint8...(NSQUARES, 2)) # 正方形的边长是 0 ~ N/9 的随机数 radii = np.random.randint(0, N/9, size=NSQUARES) # 颜色是 100 ~ 255...# 如果不转换成网格，只会给对角线着色 coordinates = np.meshgrid(xindices, yindices) img[coordinates]...= colors[i] # tofile 以二进制保存数组的内容，没有形状和类型信息 img.tofile('random_squares.raw') # np.memmap 以二进制加载数组...使图像变模糊 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from random import choice import scipy

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OpenCV 的颜色空间转换

10 ''' 11 经常用到的颜色空间转换是: BGRGray 和 BGRHSV 12 cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型：cv2.COLOR_BGR2GRAY...] 23 V明度的取值范围是[0,255] 24 拿opencv的HSV值与其他软件的HSV值进行对比时，要归一化 25 ''' 26 27 #获取颜色转换中所有可以使用的flag 28 def getColorConvertFlag...54 src:输入数组，lowerb:包含低边界的数组，upperb:包含高边界的数组，dst:输出数组 55 如果src(I)符合范围，则dst(I)被设置为255，...是esc 67 if k == 27: 68 break 69 cv2.destroyAllWindows() 70 71 72 ''' 73 如何找到要跟踪对象的...，第二个是矩阵，第三个是图像 80 ''' 81 green = np.uint8( [ [ [0 , 255 , 0] ] ]) 82 hsv_green = cv2.cvtColor

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OpenCV 的颜色空间转换

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python中opencv imshow函数显示一片白色原因

浅谈python opencv对图像颜色通道进行加减操作溢出

OpenCV之图像像素归一化

这么漂亮的图画，竟然是用NumPy画出来的？

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