python - 如何在 Python openCV 中显示 16 位 4096 强度图像？

Question

我有以灰度 16 位 tiff 格式编码的图像。他们使用 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()

显示图像的内容:

我想坚持使用 openCV 的原因是 matplotlib 不支持显示 16 位 RGB 图像。

documentation cv2.imshow 并不是很有帮助。有没有办法在 Python openCV 中显示 16 位 4096 强度图像？

可以找到测试图像test.tif here .

Answer 1

您需要使用 cv2.normalize()在显示之前缩放图像。

您可以设置图像的最小值/最大值，它会适本地缩放图像(通过将图像的最小值移动到 alpha 并将图像的最大值移动到 beta).假设您的 img 已经是 uint16:

img_scaled = cv2.normalize(img, dst=None, alpha=0, beta=65535, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

然后就可以正常查看了。

默认情况下，cv2.normalize() 将生成与输入图像类型相同的图像，因此如果您想要无符号的 16 位结果，您的输入应为 uint16 。

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再次注意，这会线性拉伸(stretch)您的图像范围——如果您的图像实际上从未达到 0 并且说最低值为 100，那么在您归一化之后，最低值将是您设置的 alpha 到。如果您不想这样做，正如其中一条评论所建议的那样，您可以简单地将图像乘以 16，因为它目前最多只能增加 4095。使用 * 16，它将增加到 65535。