奇怪的问题是我有一个充满标签的 3D 数组(比如说 1-36),称为 labelled_stack。这些只是数组中的值等于给定标签的区域。一个带有 5 个标签的快速 2D 示例如下:
labelled_stack = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)
(0 1 1 0 0 0 2 2 2 0)
(0 1 0 0 3 0 0 2 2 0)
(0 0 0 3 3 0 0 0 0 0)
(0 4 0 0 3 0 0 0 5 0)
(0 4 0 0 0 0 5 5 5 0)
(0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)
但想象一下它是一个 numpy 数组......
我曾尝试使用 cv2.imwrite 和 scipy.misc.imsave 来保存堆栈,但是当我这样做然后打开它们时,它们的值已经改变,因此值 = 5,现在等于 255,并且值等于到 1,等于 51 等。这是 Not Acceptable 。我需要这些值保持原样。以 1 为步长增加整数值。我知道 cv2 和 scipy.misc 都写为 8 位图像,但这并不意味着我会收到此错误。
我什至将图像重新读回 python 以检查是否正在发生。
我的 labelled_stack 是 np.uint32 类型
编辑以包含保存命令:for j in np.arange(0,l,1):
misc.imsave(save_path+Folder+'/Labelled/slice_{:04d}of{:}.tif'.format(j+1,l),labelled_stack[:,:,j])
或者...
cv2.imwrite(save_path+Folder+'/Labelled/slice_{:04d}of{:}.tif'.format(j+1,l),labelled_stack[:,:,j])
最佳答案
imwrite
函数以 8 位格式保存数据。当该函数将您的 32 位数据转换为 8 位时,它会缩放数据以使用 8 位的完整位深度,因此例如您的数据的最大值被缩放到 255。参见 scipy imsave saves wrong values再举个例子。
为避免这种情况,请在保存数据之前将其转换为 numpy.uint8
。在以下示例中,a
的数据类型为 numpy.uint32
。
In [98]: from scipy.misc import imsave, imread
In [99]: a
Out[99]:
array([[0, 3, 2, 2, 4, 0, 3, 0],
[2, 0, 0, 3, 3, 1, 3, 0],
[2, 4, 4, 0, 2, 3, 1, 3],
[0, 1, 3, 1, 0, 0, 0, 4],
[2, 1, 1, 2, 1, 1, 3, 1],
[0, 4, 0, 1, 0, 0, 2, 3],
[3, 1, 3, 3, 3, 2, 3, 4],
[0, 4, 1, 4, 2, 2, 0, 2]], dtype=uint32)
astype
方法用于将数组转换为 numpy.uint8
,然后再将其提供给 imsave
函数。
In [100]: imsave("a.tif", a.astype(np.uint8)) # Convert to 8 bit before saving
用scipy.misc.imread
读回:
In [101]: b = imread("a.tif")
In [102]: b
Out[102]:
array([[0, 3, 2, 2, 4, 0, 3, 0],
[2, 0, 0, 3, 3, 1, 3, 0],
[2, 4, 4, 0, 2, 3, 1, 3],
[0, 1, 3, 1, 0, 0, 0, 4],
[2, 1, 1, 2, 1, 1, 3, 1],
[0, 4, 0, 1, 0, 0, 2, 3],
[3, 1, 3, 3, 3, 2, 3, 4],
[0, 4, 1, 4, 2, 2, 0, 2]], dtype=uint8)
请注意,当使用scipy.misc.imread
读取数据时,结果的数据类型为numpy.uint8
。
另一个推荐的选项是使用 tifffile
,尤其是当您尝试保留需要 16 位或 32 位的数据时。 .
在此示例中,a
的数据类型为 numpy.uint32
,其中一些值大于无符号 8 位数字所能容纳的值。
In [152]: from tifffile import imsave, imread
In [153]: a
Out[153]:
array([[ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45],
[ 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95],
[100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145],
[150, 155, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195],
[200, 205, 210, 215, 220, 225, 230, 235, 240, 245],
[250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295],
[300, 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345],
[350, 355, 360, 365, 370, 375, 380, 385, 390, 395],
[400, 405, 410, 415, 420, 425, 430, 435, 440, 445],
[450, 455, 460, 465, 470, 475, 480, 485, 490, 495]], dtype=uint32)
In [154]: imsave("a.tif", a)
In [155]: b = imread("a.tif")
In [156]: b
Out[156]:
array([[ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45],
[ 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95],
[100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145],
[150, 155, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195],
[200, 205, 210, 215, 220, 225, 230, 235, 240, 245],
[250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295],
[300, 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345],
[350, 355, 360, 365, 370, 375, 380, 385, 390, 395],
[400, 405, 410, 415, 420, 425, 430, 435, 440, 445],
[450, 455, 460, 465, 470, 475, 480, 485, 490, 495]], dtype=uint32)
关于python - 为什么我的 3D numpy 数组中的值在我将其写入文件时会发生变化?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37484254/