matplotlib - 从 rgba 转换回整数

Question

我有一个 12 位相机，它以数组的形式拍摄图像（值是整数）。当我通过 matplotlib 将数组保存为 .png，然后将其读回时，这些值在 RGBA 中（如预期的那样）。通过读取 .png，我需要能够将其转换回原来的整数值。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from scipy.stats import norm

# simulate some data
x = np.arange(0,100.1,1)
y1 = norm.pdf(x, loc=50, scale=20)
y2 = norm.pdf(x, loc=40, scale=10)
scaler = 1024/np.max(np.outer(y1,y2)) # img is 12 bits
img = np.outer(y1,y2)*scaler
img = img.astype(np.uint16) # force to be 16 bit as there is no 12 bit in np
print(np.max(img), np.min(img), img.shape)
plt.imshow(img)
plt.show()

plt.imsave(r"../img/sim.png", img, vmin=0, vmax=2**12, cmap='viridis')
img2 = plt.imread(r"../img/sim.png")
img2 # can we convert these RGBA values back to the original integers?

我不知道如何（有效地）将这些转换回原始整数。我相信这是可能的，因为我读过 .png 使用无损压缩。基本上我需要确定 img2 等于 img。

我觉得我在这里肯定缺少一些基本的东西......

Answer 1

问题出在以下行：

plt.imsave(r"../img/sim.png", img, vmin=0, vmax=2**12, cmap='viridis')

当您使用cmap='viridis' 指定颜色图时，它会将您的图像量化为 8 位，因此它可以在 PNG 图像中使用 256 色调色板（最大可能），然后繁荣！您的 16 位数据已丢失（丢失）。

如果你使用imageio，它可以保存16位数据，所以你将上面的行替换为：

import imageio                                                                                                                         
...
imageio.imwrite('12-bit.png',img)

这将保留您的 16 位数据。一个潜在的问题是数据现在是灰度的，很难看到。这可能不是问题，因为您可能保存数据只是为了存储它而不是可视化它。我猜你会有两个选择：

• 要么将文件存储两次（磁盘很便宜） - 一次以灰度存储，一次使用 viridis 颜色图进行可视化，或者，

• 只需以灰度存储一次，然后制作一个 “查看器” 工具来加载灰度并使用 viridis 调色板进行渲染。