如何将值从0-20的二维数组存储到python中的灰度图像

Question

我正在做一个图像分割项目，我有一个大小为 (224,224) 的二维数组，其值介于 0-20 之间，每个数字代表数据集的一个类别。我想将此二维数组存储到灰度图像中，并使用相同的 0-20 值将其读回。我找不到合适的方法来做到这一点。我尝试如下，但虽然它存储为灰度图像，但从图像中读取数组时，我无法读回实际的二维数组。

#arr is the 2D array of size (224,224) with values from 0-20     
rescaled = (255.0 / arr.max() * (arr - arr.min())).astype(np.uint8)
img = PIL.Image.fromarray(rescaled)
img.save(filename)

但是当我读回I = np.asarray(PIL.Image.open('filename.png')) 时，我只能看到 0 和 255。我需要 0-20 的值。我怎样才能做到这一点？我试着用cv2.imwrite(filename,arr) 来做，但它给出的只是一张空白图片。

Answer 1

你可以试试下面的代码

#arr is the 2D array of size (224,224) with values from 0-20     
min_value = arr.min()
max_Value = arr.max()
rescaled = (255.0 // (max_Value-min_value)  * (arr - min_value)).astype(np.uint8)
img = Image.fromarray(rescaled)
img.save(img_name, "BMP")

import_array = np.asarray(Image.open(img_name), dtype="int32")
rescaled_import_img = min_value + import_array*(max_Value- min_value)//255 
print (rescaled_import_img)

近似值有问题。当您将整数值相除时，结果将是浮点数并被四舍五入。当您加载值时，会有差异。我们最好不要缩放值，而是在灰度图像中保留 0-20 个值，稍后再加载。

更新 1

无需重新缩放

img = Image.fromarray(np.uint8(arr))
img.save(img_name, "BMP")
print (img)

import_array = np.array(Image.open(img_name), dtype="uint8")
print (import_array)