python - 为什么我的灰度图像显示为黑白？

Question

我在opencv中做一些测试，观察模糊和离散余弦变换的结果(每个循环增加内核大小)。我想在同一帧中显示图像和 dct 结果，以便进行比较。

当我将它们显示在单独的框架中时，它们看起来不错。但是当我使用 np.hpstack 或 np.concatenate 来显示模糊图像和 dct 时，灰度图像变得非常阈值。我可以看到内核大小为 1 的一点黑色，但在那之后它在我的循环中几乎变白了。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

for i in xrange(1,31,2):
    median_blur = cv2.medianBlur(img,i)
    string = 'median_blur : kernel size - '+str(i)
    imf = np.float32(median_blur)/255.0  # float conversion/scale
    dst = cv2.dct(imf)           # the dct
    img2 = np.uint8(dst)*255.0    # convert back
    cv2.putText(median_blur,string,(20,20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,1,(0,0,0))
    vis = np.hstack([median_blur,img2])

    cv2.imshow('Blur',median_blur)
    cv2.imshow('dct',img2)
    cv2.imshow('together', vis)
    cv2.waitKey(500)

我认为这一定与 median_blur 和 img2 的维度不同有关，但我很困惑，因为它们本身显示正常。抱歉，我的屏幕截图截断了一些“一起”窗口。我正在使用灰度，因为据我所知，dct 一次只能在一个 channel 上工作。

Answer 1

dct 结果仍然是 float64，因为它乘以 255.0 而不是 255。

通过查看 numpy 数组的维度和数据类型来诊断问题:

print median_blur.shape, median_blur.dtype
print img2.shape, img2.dtype
print vis.shape, vis.dtype

最初我有:

(512, 512) uint8
(512, 512) float64
(512, 1024) float64

然后更改后 img2 = np.uint8(dst)*255.0至 img2 = np.uint8(dst)*255我有:

(512, 512) uint8
(512, 512) uint8
(512, 1024) uint8

编辑:

最后一件事。我不想完全使用除以 255 和 *255 !消除它们给了我想要的 dct。现在您可以漂亮地看到不同模糊滤镜对 dct 的效果。

imf = np.float32(blur)  # float conversion (NO scale)
dst = cv2.dct(imf)           # the dct
img2 = np.uint8(dst)    # convert back to unsigned 8bit image