scipy imsave保存错误的值

我试图编写使用numpy和scipy生成视差贴图的代码，但是我存储在我的numpy数组中的值与我的图像完全不同，这些值实际上显示在我的输出图像，保存与misc.imsave。例如，在数组中，没有一个值大于22，但在图像中，我有从0到255的全部值。我认为，也许imsave正在扩展值，以便最大值显示为255，但我有用imsave创建的其他图像的最大值低于255.scipy imsave保存错误的值

这些是我用来创建我的视差地图的函数，给出两个pgm图像已沿x轴移动：

def disp(i, j, winSize, leftIm, rightIm): #calculate disparity for a given point 
    width = leftIm.shape[1] 
    height = leftIm.shape[0] 
    w = winSize/2 
    minSAD = 9223372036854775807 #max int 
    for d in range(23): 
     SAD = 0.0 #SAD 
     k = i - w 
     v = i + w 
     m = j - w 
     n = j + w 
     for p in range(k, v+1): #window - x 
      for q in range(m, n+1): #window y 
       if(p - d > 0 and p < width and q < height): 
        SAD += abs((int(leftIm[q][p]) - int(rightIm[q][p - d]))) 
     if(SAD < minSAD): 
      minSAD = SAD 
      disp = d 
    #  print "%d, %d" % (i, j) 
    return (disp, SAD) 

def dispMap(winSize, leftIm, rightIm): 
    width = leftIm.shape[1] 
    height = leftIm.shape[0] 
    outIm = np.zeros((height, width)) 
    SADstore = np.zeros((height, width)) 
    w = winSize/2 
    for i in range(w, width-w): 
     for j in range(w, height/3-w): 
      dispout = disp(i, j, winSize, leftIm, rightIm) 
      outIm[j][i] = 1 * dispout[0] #should normally multiply by 4 
      SADstore[j][i] = dispout[1] 
    return (outIm, SADstore)

忽略SAD/SADstore返回值，我确保这些不影响我当前的过程。

这是我用得到我的输出代码：

disp12 = dispMap(9, view1, view2) 
disp12im = disp12[0] 
misc.imsave('disp121.pgm', disp12im)

由于它的电流，没有什么disp12im应> 23.如果我运行一个循环来检查这个阵列上，这仍然是真实的。但是，如果我加载保存的图像并在值上循环运行，我会得到超过23的数字。我做错了什么？

来源

2015-11-04 jackwise

当数组的dtype从np.float64（数据类型disp12im）更改为映像中存储的8位值时，数据将重新调整比例。

为了避免这种情况，将您的图像数据类型np.uint8它给imsave前：

misc.imsave('disp121.pgm', disp12im.astype(np.uint8))

例如，我将在x保存为图像PGM：

In [13]: x 
Out[13]: 
array([[ 1., 3., 5.], 
     [ 21., 23., 25.]]) 

In [14]: x.dtype 
Out[14]: dtype('float64')

保存x保持不变，然后再读回：

In [15]: imsave('foo.pgm', x) 

In [16]: imread('foo.pgm') 
Out[16]: 
array([[ 0, 21, 42], 
     [212, 234, 255]], dtype=uint8)

这些值已扩展到完整的8位范围。

相反，转换x到np.uint8保存前，然后读回：

In [17]: imsave('foo.pgm', x.astype(np.uint8)) 

In [18]: imread('foo.pgm') 
Out[18]: 
array([[ 1, 3, 5], 
     [21, 23, 25]], dtype=uint8)

来源

2015-11-04 18:37:12

scipy imsave保存错误的值

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