将 16 位 numpy 数组保存为 16 位 PNG 图像

Question

我正在尝试将 16 位 numpy 数组保存为 16 位 PNG，但我获得的只是一张黑色图片。 我在这里放了一个我正在谈论的最低限度的例子。

im = np.random.randint(low=1, high=6536, size=65536).reshape(256,256) #sample numpy array to save as image
plt.imshow(im, cmap=plt.cm.gray)

鉴于上面的 numpy 数组，这是我用 matplotlib 看到的图像，但是当我将图像保存为 16 位 png 时，我获得了下面的图片：

import imageio

imageio.imwrite('result.png', im)

图像保存：

其中一些浅灰色斑点是可见的，但图像基本上是黑色的。 无论如何，当我读回图像并使用 matplotlib 再次对其进行可视化时，我看到了相同的起始图像。 我还尝试了其他库而不是imageio （如PIL或PyPNG ），但结果相同。

我知道 16 位图像值的范围从 0 到 65535，在数组 numpy 数组中，这里只有 1 到 6536 的值，但我需要保存与此类似的 numpy 数组图像，即图像中表示的最大值是'不是最大的可表示值。 我认为保存过程中涉及某种规范化。 我需要完全按照我在 matplotlib 中看到的最大分辨率保存数组，并且不压缩或缩小它们的值（因此除以 255 或转换为 8 位数组是不合适的）。

Answer 1

它看起来像imageio.imwrite会做正确的事情，如果你转换数组的数据类型numpy.uint16写PNG文件之前：

imageio.imwrite('result.png', im.astype(np.uint16))

当我这样做时， result.png是一个 16 位灰度 PNG 文件。

如果您希望图像具有从黑色到白色的完整灰度范围，则必须将值缩放到范围 [0, 65535]。 例如：

im2 = (65535*(im - im.min())/im.ptp()).astype(np.uint16)

然后你可以用

imageio.imwrite('result2.png', im2)

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要将 NumPy 数组写入 PNG 文件，另一种方法是numpngw （我创建的包）。 例如，

from numpngw import write_png

im2 = (65535*(im - im.min())/im.ptp()).astype(np.uint16)
write_png('result2.png', im2)

如果您已经使用imageio ，有可能是无显着优势，使用numpngw 。 然而，它比imageio依赖要轻得多—— imageio依赖于 NumPy（不依赖于 PIL/Pillow 也不依赖于libpng ）。