python存储16bit和32bit图像的实例
笔记:python中存储16bit和32bit图像的方法。
说明:主要是利用scipy库和pillow库,比较其中的不同。
''' 测试16bit和32bit图像的python存储方法 ''' importnumpyasnp importscipy.misc fromPILimportImage #用已有的8bit和16bit图作存储测试 path16='D:\Py_exercise\lena16.tif' path8='D:\Py_exercise\lena8.tif' tif16=scipy.misc.imread(path16)#tif8=scipy.misc.imread(path8)# print(np.shape(tif16),type(tif16[0,0])) print(np.shape(tif8),type(tif8[0,0])) print() save16='D:\Py_exercise\lena16_save.tif' save8='D:\Py_exercise\lena8_save.tif' scipy.misc.imsave(save16,tif16)#-->8bit scipy.misc.imsave(save8,tif8)#-->8bit #Createamatwhichis64bitfloat nrows=512 ncols=512 np.random.seed(12345) y=np.random.randn(nrows,ncols)*65535# print(type(y[0,0])) print() #Convertyto16bitunsignedintegers z16=(y.astype(np.uint16))# print(type(z16[0,0])) print() #用产生的随机矩阵作存储测试 save16='D:\Py_exercise\lena16_save1.tif' scipy.misc.imsave(save16,z16)#-->8bit im=Image.frombytes('I;16',(ncols,nrows),y.tostring()) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save21.tif')#-->16bit im=Image.fromarray(y) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save22.tif')#-->32bit im=Image.fromarray(z16) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save23.tif')#-->16bit #归一化后的np.float64仍然存成了uint8 zNorm=(z16-np.min(z16))/(np.max(z16)-np.min(z16))# print(type(zNorm[0,0])) save16='D:\Py_exercise\lena16_save11.tif' scipy.misc.imsave(save16,zNorm)#-->8bit #归一化后的np.float64直接转8bit或16bit都会超出阈值,要*255或*65535 #如果没有astype的位数设置,会直接存成32bit zImg=(zNorm*65535).astype(np.uint16) im=Image.fromarray(zImg) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save31.tif')#-->16bit im=Image.fromarray(zNorm) im.save('D:\Py_exercise\lena16_save32.tif')#-->32bit(0~1)
以上这篇python存储16bit和32bit图像的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持毛票票。