python中不同函数读取图片格式的区别

骑猪看日落 2022-05-22 08:07 261阅读 0赞

#### 前言：关于uint8和float型数据 ####

为了节省存储空间，图像一般存储在一种特殊的数据类型——uint8(8位无符号整数）中，以此方式存储的图像称作8位图像。  
imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。  
因此，通过matlab以及各种python包（skimage，imageio）读入图像的数据类型都是uint8的，而在数据运算中，如果不转换成double格式，计算可能会产生溢出。  
总之先记住一句话：**uint8用来存储和显示（imshow），double用来运算。**

#### 一、skimage.io。 ####

**读取方法：** `skimage.io.imread('图片地址')`  
返回的格式是uint8格式的数组。

#### 二、imageio ####

**读取方法：** `imageio.imread('图片地址').`

返回的格式是一个`imageio.core.util.Image`类，其里边的元素也是uint8格式的。

以上两种类型均可以通过`skimage.img_as_float`转换成float64格式的图片。

**转换公式为：**：float=uint8/255  f l o a t = u i n t 8 / 255   
元素转换前后对比： 67（uint8） →→→ 0.2627(float64)。

**在程序中的相互转换：**

**1）把uint8转换成float**  
转换成float64。只需要利用`skimage.img_as_float()`函数即可。  
如果需要转换成float32格式，在float64的基础上加上：`.astype(np.float32)`即可。  
示例：

img = skimage.img_as_float(img)#从uint8转换成float364
    img = skimage.img_as_float(img).astype(np.float32)#从uint8转换成float32

**2）把float64转换成uint8**  
这是目前来说找到的既能达到目的又不使图像失真的方法了：分别利用skimage包和numpy中的函数进行转换，如果直接用numpy函数进行转换，会使图像失真。

img = skimage.img_as_float(img)#先转换成uint16的格式。
    img = np.uint8(img)#再转换成uint8的格式。

总结：以上的转换中可以看出：能用图形处理包的格式转换函数就别用numpy中的格式转换函数，否则会出现各种各样的问题。

#### 附：不同数据类型的对比： ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">Data type</th> 
   <th align="center">range</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">uint8</td> 
   <td align="center">0 to 255</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">uint16</td> 
   <td align="center">0 to 65535</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">uint32</td> 
   <td align="center">0 to 232</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">float</td> 
   <td align="center">-1 to 1 or 0 to 1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">int8</td> 
   <td align="center">-128 to 127</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">int16</td> 
   <td align="center">-32768 to 32767</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">int32</td> 
   <td align="center">-231 to 231 - 1</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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