##tiff转raw格式importnumpyasnpimportimageioimportcv2src=np.fromfile("路径名.tiff",dtype='uint8')src.astype(

问题之前写过一个博客：Python|关于OpenCV和plt画图中数据类型不为unit8的问题介绍当OpenCV和plt画图不为uint8的时候，怎么转换为Uint8.但是之前只知道应该转换为Uint8

uint8_t*和char*的相互转换以及uint8_t*和int16_t*的相互转换实际应用需要，实现uint8、int16_t、int32_t的按字节传输，实现发送和接收功能。

1、为理想梯度函数传入double类型数据矩阵，子函数中转化为uint8类型并用imshow（A，[]）显示主函数%experiment_4_2clc;clear;I1=imread('wire.jpg

uint8类型数据的取值范围为[0,255]，而double类型数据的取值范围为[0,1]图片显示错误时，输出矩阵观察其范围，以转换为合适的数据类型让图片显示正常

此处以uint8类的图像为例，该类图像具有2^8=256级亮度，不同亮度对应的像素数不同，统计得到256级亮度分别对应的像素数并绘制出直观的图表，其横坐标对应灰度值（0为黑色，255为白色），

importcv2importmatplotlib.pyplotasplt'''读取图像'''#cv2.imread读进来都是uint8格式;cv2.imread(path,flags=0)通过设置flags

int8就是用8个比特位来保存整数，第一位用来表示符号，索引int8的整数范围是-127到127；uint8表示无符号整数，没有符号位，8个比特位全部用来表示整数，所以数据范围是0到255。

一般地，针对uint8数据，最大像素值为255,；针对浮点型数据，最大像素值为1。上面是针对灰度图像的计算方法，如果是彩色图像，

代表掩码张量的后两个维度#先np.one构建一个全1的矩阵，然后利用np.triu()形成上三角subsequent_mask=np.triu(np.ones(attn_shape),k=1).astype('uint8

PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比PSNR通过一个简单的均方差进行图像评价，也就是噪声图片与原图片的对比#im1和im2都为灰度图像，uint8类型#method1diff

%原始图像，需要进行灰度化，我这里直接读灰度图im=imread('1-1.png');im=double(im);%概率图扩展范围是0-255gray=imread('1-2.png');gray=uint8

matlab怎么同时显示imshow两幅图片方法一：subplot()函数subplot(2,1,1);subplot(2,1,2);分上下或者左右显示两张图片...例如：原始图片分两个窗口显示：hehe=uint8

img2)#将tensor转换成numpyimg3=img2.numpy()print("img3:",img3)输出结果：#tensor数据Tensor(shape=[48,40,3],dtype=uint8

MNIST数据集中的图像都是256阶灰度图，即灰度值0表示白色（背景），255表示黑色（前景），使用取值为[0，255]的uint8数据类型表示图像。为了加速训练，我

（8bit即一个字节）二、图像数据类型im2double:将uint8转换到double类型，把数据大小从0-255映射到0-1区间，即数组元素在0-1之间；im2uint8():将double转换到unit8

使用.astypetrain_images数组是uint8类型的整数（如果直接除以255，则得到的数值会四舍五入的整数），博主想将其变成float，再进行除法这样得到的就是小数了。

appendUint32ToVec(std::vector&vec,unsignedintval,boolbigEndian){if(bigEndian){//unsignedchar*p=(unsignedchar*)&val;//p+=3;//vec.push_back(*p--);//vec.push_back(*p--);//vec.push_back(*p--);//vec.push_b

在进行数据的预处理时，我遇到了一个bug，后来发现是没有将uint8转化为float32的原因，首先说说unit8。

遥感影像浮点型（float32）转Byte（Uint8）遥感图像经过辐射定标和大气校正后图像类型大多为float32位，进一步做纹理计算或深度学习时需要进行图像灰度级压缩，将图像类型转为8位或者更低的灰度级

回想一下，我们通常会将一张uint8类型、数值范围在0~255的图片归一成float32类型、数值范围在0.0~1.0的张量，这个过程就是反量化。

PIL支持单通道及多通道Uint8TIFF图像读取，读取单通道Uint16TIFF图像转为Uint8处理，直接读取Uint16TIFF图像会报错。这里使用python版的opencv读取图像，并保持。

在matlab中处理激光点云等数据时，其原始数据通常是存储为uint8类型，需要将其连续的4个uint8数据组合后转换成float型。

#预处理defpre_process(raw_img,raw_mask,multiple):raw_mask=raw_mask.astype(np.float32)/255.上述代码目的是将uint8转换成

function[r,g]=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R);%将uint8

温故知新为了简单起见，假设我们是量化到uint8的数值范围「即0~255」。回忆一下量化的基本公式(我在之前的文章中多次强调这几个公式，它们非常重要)

golang中主要基础数据类型如下：类型描述uint8无符号1个字节8位整型(0到255)uint16无符号2字节16位整型(0到65535)uint32无符号4字节32位整型(0到4294967295

在MATLAB中，大多数图像是用二维数组（矩阵）double（双精度）浮点型，或uint8、uint16（8位、16位无符号整数）来存储的，矩阵中的每一个元素都对应图像中的一个像素。

imshow(A);title('原图');[rows,cols,colors]=size(A);%得到原来图像的矩阵的参数Res=zeros(rows,cols);%创建一个空矩阵用来存储新的灰度图Res=uint8

mat3rotation;glm::vec3translation;};//图像帧structFrame{introws,cols;intsize;void*data;};//BGR像素structBGR888Pixel{uint8

imread('a.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)row,col=img.shape[:2]print(row,col)circle=np.zeros((row,col),dtype='uint8

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplth=50x_center=70y_center=120img=np.zeros([256,256],'uint8

np.zeros((512,512,3),np.uint8)np.zeros()有两个参数，一个是创建的图片矩阵大小，另一个是数据类型所谓大小，512,512是指图片占像素为512x512，3则是指BGR三种颜色uint8

（M，N，3）：具有RGB值的图像（float或uint8）。（M，N，4）：具有RGB

imbinarize1.3MATLAB中图像处理相关函数调整图像大小imresize旋转图像imrotate图像的加减乘除%960*960*3:像素点的个数，对应矩阵大小%矩阵元素值的范围：0：255,0:黑色,255：白色%uint8

importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('e.jpg')row,col=img.shape[:2]c=np.zeros(img.shape[:2],dtype='uint8

图像直方图cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)会输出每一个灰度值对应的像素数目images:原图像图像格式为uint8或float32。

利用GDAL和numpy实现影像uint16到uint8的转换，支持整图转换和切图转换，高效率转换并保存为tif格式、png格式优点：简单高效，代码逻辑相对简单缺点：使用numpy数组计算，超级耗内存实现逻辑

构造一个二维数组（矩阵），需要知道的最基本信息是他的行数（高）和列数（宽）及其数据类型，如uint8、int32、float

两者之间可以相互装换；想用imshow格式输出，array格式一定用转换为uint8的格式。用array.astype(np.uint8)强制转换为uint8的格式。

importcv2importnumpyasnp先设置一个窗口名cv2.namedWindow('HS')#'HS'背景框在这个窗口创建黑色的数组HS=np.zeros((600,480),np.uint8)#uint8

cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)images:原图像图像格式为uint8或float32。

总目录图像处理总目录←点击这里十二、直方图12.1、原理cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)images:原图像图像格式为uint8或float32

=0infunction'cv::hal::resize'解决：不管是打开一个图像或者是接收矩阵生成一个图像他们都应为dtype=“uint8”，所以需要转换image=image.astype("uint8

=cv2.imread('0.png')#showcv.imshow('title',img)#savecv2.imwrite('1_cv2.png',img)可以看到opencv读取的图片数据类型是uint8

importcv2importnumpyasnp#标记特定颜色区域defMark_Color(img,flag_color):#自定义ifflag_color==0:lower=np.array([24,43,46],dtype="uint8

1.python中opencv读取的彩色图片默认三通道[，维度为w,h,c]，类型uint8；读取的灰度图默认单通道，维度为[w,h]，类型uint8.2.nrrd数据使用python库nrrd读取，得到

1.byte类型byte类型是uint8的别名，表示一个字节，2.rune类型rune类型是Go语言中的一个基本类型，其实就是一个int32的别名，主要用于表示一个字符类型大于一个字节小于等于4个字节的情况下

11直方图与均衡化11.1直方图cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)–images：原图像图像格式为uint8或float32,；当传入函数时应用中括号

通常情况下，在端侧的模型推理过程中，使用的是量化后的数据来参与各层计算的，而并非原始的float数据类型，通常的量化数据类型有UINT8/INT8/INT16等等，由于数据表示范围的差异，在量化过程中，