Искажение изображения после преобразования изображения Numpy в PIL

Question

Искажение изображения после преобразования изображения Numpy в PIL

1

Я хочу преобразовать немного Numpy в изображение, поэтому я использовал изображение в PIL

from PIL import Image
im1 = Image.fromarray(np.uint8(X1)) # X1 dtype uint8, scale 0~255 image
im1.save("img.png")

im2= Image.fromarray(np.uint8(X2*255))   #X2 dtype uint16, sacke 0~1 mask ,so  X2*255
im2.save("mask.png")

X1, X2 - массивы NumPy. Затем произошло нечто запутанное. Некоторые изображения выглядят хорошо, но другие искажают.

Первый - это искажение, второй - нормальный.

Salmon 04 дек. 2018, в 04:28

Источник

0

Это два изображения, и маска выглядит хорошо, поэтому я их не отображаю.
Salmon 04 дек. 2018, в 02:41
0

Искажение появляется в im1, im2, который является двоичной маской, выглядит нормально.
Salmon 04 дек. 2018, в 03:23
2

Кому-то было бы легче помочь вам, если бы вы предоставили минимальный, полный и поддающийся проверке пример для воспроизведения проблемы. У нас нет, например, X1 . Вы видите проблему, если X1 , скажем, np.arange(256).reshape(16, 16).astype(np.uint8) ?
Warren Weckesser 04 дек. 2018, в 03:33
1

Вы можете попробовать numpngw , пакет, который я написал для записи массивов numpy в файлы PNG. У него нет других зависимостей.
Warren Weckesser 04 дек. 2018, в 03:35
1

Попробуйте напечатать np.amax(X1) а также np.amin(X1) и X2 .
Mark Setchell 04 дек. 2018, в 07:20
0

Когда я печатаю np.amax (X1) в цикле for, который отображает все изображения с самым большим пикселем ，, я нахожу проблему. Большая часть результата - 255, но есть очень большое число, например 3589. Если я сделаю нормализацию перед преобразованием, искажения исчезнут. Я не должен предполагать, что все пиксели находятся между 0-255.
Salmon 06 дек. 2018, в 02:48

Показать ещё 4 комментария

Теги:

python

matplotlib

numpy

python-imaging-library

1 ответ

Ещё вопросы

Это два изображения, и маска выглядит хорошо, поэтому я их не отображаю.
Искажение появляется в im1, im2, который является двоичной маской, выглядит нормально.
Кому-то было бы легче помочь вам, если бы вы предоставили минимальный, полный и поддающийся проверке пример для воспроизведения проблемы. У нас нет, например, X1 . Вы видите проблему, если X1 , скажем, np.arange(256).reshape(16, 16).astype(np.uint8) ?
Вы можете попробовать numpngw , пакет, который я написал для записи массивов numpy в файлы PNG. У него нет других зависимостей.
Попробуйте напечатать np.amax(X1) а также np.amin(X1) и X2 .
Когда я печатаю np.amax (X1) в цикле for, который отображает все изображения с самым большим пикселем ，, я нахожу проблему. Большая часть результата - 255, но есть очень большое число, например 3589. Если я сделаю нормализацию перед преобразованием, искажения исчезнут. Я не должен предполагать, что все пиксели находятся между 0-255.

N. Osil · Answer 1 · 2019-04-09T16-42-00.000Z

Отредактировано после прочтения комментария @Mark Setchell: поскольку PNG не искажает значения, я думаю, они используют сжатие JPG. Если вы хотите, чтобы ваше изображение было таким, попробуйте это:

import cv2 

cv2.imwrite("img.png", img)

Вот документация.

Сжатие PNG без потерь, поэтому его включение или выключение или изменение значения качества никогда не искажают значения изображения - оно влияет только на размер файла и время сжатия.