misc.imread和misc.imsave改变像素值

Question

我是：

• 读取灰度图像，
• 执行所有像素值的规范化，然后
• 保存图像。

当我重新打开图像时，我会看到不同的像素值。

我的代码片段：

image = misc.imread('lena.jpg')  
maximum = np.max(image) # finds maximum pixel value of image  
img = np.divide(image, maximum) # divide every pixel value by maximum
# scale every pixel value between 0 and 127
img_scale = np.round(img * (np.power(2,7)-1)).astype(int)  
misc.imsave('lena_scaled.jpg', img_scale)  
img_reopen = misc.imread('lena_scaled.jpg')

当我比较img_scale和img_reopen时，得到了不同的值：

By executing np.max(img_scale), I get 127.
By executing np.max(img_reopen), I get 255
By executing img_scale[0][0], I get [82,82,82]
By executing img_reopen[0][0], I get [156][156][156]

问题

为什么在保存图像并重新打开图像后，像素值会发生变化？

Answer 1

当图像保存到磁盘时，不保存函数会重新调整图像的标号。

misc.imsave函数使用遮罩下的bytescale将图像重定向到完整范围(0,255)。

这就是当您重新打开np.max 255的原因。请参阅文档这里。

后续:为了在不重新缩放的情况下保存您的值，您可以尝试使用misc.toimage函数并将结果保存如下：

im = misc.toimage(img_scale, high=np.max(img_scale), low=np.max(img_scale)
im.save('lena_scaled.jpg')

使用'lena_scaled.jpg'阅读misc.imsave时，可以尝试使用以下方法：

misc.imread('lena_scaled.jpg', mode='I')

我-‘L’(8位像素，黑色和白色)，我相信这将适用于你的灰度图像。

希望这能有所帮助。