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我一直在尝试稍微修改图像的像素,但颜色越来越失真。所以,我将每个像素乘以 1 并看到了结果。
这是我的代码
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
mud1 = cv2.imread('mud.jpeg')
print mud1.shape
mask = np.random.random_integers(1,1,size=(81,81,3))
print mask.shape
print mask[21][21][2]
print mud1[21][21][2]
mud1new = np.multiply(mud1,mask)
print mud1new[21][21][2]
plt.subplot(121),plt.imshow(mud1),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(mud1new),plt.title('Masked')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.savefig('problem.jpeg')
plt.show()
像素保持不变,但我看到的图像不知何故不同。
最佳答案
问题是因为 np.random.random_integers
返回的对象是 int64
而您加载的图像是 uint8
所以当您将两者相乘时mud1new
一起变成了一个 int64
数组。使用 imshow
时,它需要以下类型
- MxN – values to be mapped (float or int)
- MxNx3 – RGB (float or uint8)
- MxNx4 – RGBA (float or uint8)
要解决此问题,您应该在使用 imshow
显示之前将 mud1new
转换为 uint8
mud1new = mud1new.astype(np.unit8)
plt.imshow(mud1new)
您还可以将 mud1new
转换为 float
但这将要求您的所有值都应介于 0 和 1 之间,因此您必须将所有值除以 255 .
The value for each component of MxNx3 and MxNx4 float arrays should be in the range 0.0 to 1.0.
mud1new_float = mud1new.astype(np.float) / 255.0;
plt.imshow(mud1new_float)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!