numpy如何加法截断/饱和加运算

最新推荐文章于 2025-06-03 15:54:18 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： numpy python opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ftimes/article/details/113772592
本文介绍了在使用numpy进行非饱和运算时的具体表现，如uint8类型的溢出取模现象，并对比了OpenCV中更为直观的加法运算方式，使结果更贴近实际场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用numpy的+或者add 在溢出后会进行取模
例如unit8时，255+97=96
这就是非饱和运算
使用openCV的加法 可以使255+97=255
更符合我们的实际情况

Python从0到100（六十四）：Python OpenCV-图像运算进阶实战
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
10-16 2万+
这篇博客介绍了Python使用OpenCV进行图像处理的基础操作，包括读取图像、像素访问、ROI选择、通道拆分与合并、图像加边框等。此外，还详细探讨了图像加法、融合、按位运算等算术运算，以及如何在大小不一致的图像间进行融合。博主分享了实用的代码示例和技巧，适合Python和OpenCV初学者。
Numpy截取指定范围内的数据方法
12-24
如下所示： lst = [[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12], [71,81,91,101,111,121]] arr = np.asarray(lst) print(arr[0:2, 0:4]) >>> [[ 1 2 3 4] [ 7 8 9 10]] 以上这篇Numpy截取指定范围内的数据方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法详解对numpy数据写入文件的方法讲解Python进行数据提取的方
numpy.pad对数据进行填充和截断
Lomo的博客
05-09 945
def pad_and_cut(data, length): """填充或截断一维numpy到固定的长度""" # 将2维ndarray填充和截断到固定长度 n = len(data) for i in range(n): if len(data[i]) < length: # 进行填充 data[i] = np.pad(data[i], pad_width=(0,length-len(data[i])))
2.Numpy数组运算
最新发布
学习与分享
06-03 1264
高效数组操作：通过向量化运算替代 Python 循环，显著提升计算速度。支持多种数据类型（int/float/bool）和灵活的数组创建方式（zeros/ones/arange）。 丰富的数学工具：内置三角函数、指数对数、线性代数等函数，覆盖科学计算全场景。 灵活的索引机制：支持基本索引、切片、花式索引（整数 / 布尔数组），实现复杂数据筛选。 广播机制：自动处理不同形状数组的运算，减少代码冗余。 统计与条件工具：通过 函数、掩码操作高效处理数据筛选与替换，高效快捷。
【NumPy】np.clip() 函数：对数组的值进行截断
彬彬侠的博客
11-08 2130
numpy.clip是NumPy中的一个函数，用于将数组中的元素限制在指定的范围内（即对数组的值进行截断）。超出范围的值会被替换为指定的上下限值。numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, *, where=True)
python——numpy.ndarray将数据限定在某一范围截断
gy笨瓜的博客
12-03 8940
使用numpy.clip(…)根据指定的min和max值将数据限定在一定范围内截断，函数原型如下： numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs) 【sample】 In [1]: import numpy as np In [2]: dat = np.array([i for i in range(-5, 6)]) In [3]: dat Out[3]: array([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5])
numpy部分常用函数
qq_39291784的博客
11-01 571
reshape() //转化数组维度 import numpy as np print("将一维数组转换为二维数组") arr = np.arange(8) print(arr.reshape((4, 2))) print(arr.reshape((4, 2)).reshape((2, 4)))[[0 1]  [2 3]  [4 5]  [6 7]] [[0 1 2 3]  [4 5 6
05.图像融合、加法运算及图像类型转换.pdf
03-31
OpenCV的加法运算是饱和运算，即像素值超出255的部分会被截断为255。 - **计算规则**： - 如果像素值小于等于255，则结果直接为两图像像素值之和。 - 如果像素值大于255，则结果被截断为255。 **示例代码**： `...
编写程序，实现对图像的算术运算中运用了加法运算，使用了opencv和numpy两个方法，这两个方法在加法运算中的区别是什么
07-14
在图像的算术运算中，使用OpenCV和NumPy都可以实现...OpenCV的`cv2.add()`函数在加法运算中会进行饱和运算，而NumPy的`np.add()`函数不会进行饱和运算，而是取模运算。根据具体需求，选择适合的方法进行图像加法运算。
编写程序，实现对图像的算术运算，程序中运用了加法运算，使用了opencv和numpy两个方法，这两个方法在加法运算中的区别是什么，区别详细写出来
07-14
- NumPy：NumPy的加法运算函数`np.add()`不会进行饱和运算。当两个像素相加的结果超过255时，会取模（取余数）作为结果。 3. 广播（Broadcasting）： - OpenCV：在OpenCV中，进行图像加法运算时，需要确保两个...
图像加法运算
03-16
值得注意的是，OpenCV 的加法运算是基于 **饱和运算** (saturated operation)，这意味着像素值不会超过数据类型的上限（例如对于 uint8 类型，最大值为 255）。如果计算结果超出范围，则会截断到边界值。相比之下，...
numpy数据类型不是截断操作
zhengxinjie2的博客
04-25 600
numpy 的数据类型在数据值超过相应的范围时不是进行截断的，例如用uint8,数值范围0-255，如果你的数据超过255，他不是直接取255，而是根据整体数据进行缩放，缩放到0-255之间的一个数， 而gdal中的数据类型是进行截断操作的，超过255的数值就会直接取255。 这里再用numpy归一化图像，计算，然后在拉伸到255时，显示的效果有时候不是你想要的结果，有可能的原因是，在拉伸的时候超...
Python的Numpy库的函数astype()在将大范围数据类型转换为小范围数据类型时并不是做饱和(saturate)操作(附实现饱和操作的方法)
昊虹AI笔记
06-15 1582
Python的Numpy库的函数astype()在将大范围数据类型转换为小范围数据类型时并不是做饱和(saturate)操作。 关于什么是饱和操作，可以参看博文：https://blog.youkuaiyun.com/wenhao_ir/article/details/125247806关于题目中的问题，举例说明如下： 运行结果如下： 如果做的是饱和操作，那么B的最后一个元素值该为255才对，而不应该为4。如果想做饱和操作，该怎么办呢？ 可以用成员函数where()变通实现饱和操作。 函数where()的原型如下：
饱和加法和非饱和加法
weixin_33701294的博客
03-08 1648
饱和加法：a+b=c，当计算结果大于c可表示的最大值或者小于c可表示的最小值时，计算结果取值为这个最大值或最小值。 非饱和加法：a+b=c，如果计算结果一出，则直接去掉一出位，剩下的就是结果。 如：reg[3:0] a, reg[3:0] b,reg[3:0] c, 若a=1100,b=1000,计算结果c,若对于饱和算法，则c的值为1111。若对于非饱和算法，则c...
记一次 python 截取高低位（＞＞ 和 & 运算符）
沐一 · 林 的博客
02-07 1万+
记一次 python 截取高低位 . 首先我们要知道低字节和高字节：(左高右低) 在编程语言中，字符一般是占 16 位，8 位为一字节，所以有高位字节和低位字节。 . 一个16进制数有两个字节组成，例如：A9。 高字节就是指16进制数的前8位（权重高的8位），如上例中的A。 低字节就是指16进制数的后8位（权重低的8位），如上例中的9。 . 以两个个16进制数为例： 0x12，其中1是高字节，2是低字节；0x1234，其中1是高高字节，2是高字节，3是低字节，4是低低字节； . 运算举例： 内存中的大端小
图像处理——饱和度调整算法（python语言）
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Benja_K的博客
08-15 1万+
饱和度调整算法说明（完整python代码在文末）： 本算法主要是利用HSL颜色空间进行饱和度S的上下限控制，对RGB空间进行补丁式调整。调整过程在RGB空间进行，其原理简单地说就是判断每个像素的R、G、B值是否大于或小于平均值，大于加上调整值，小于则减去调整值，如何计算各个像素点的调整系数是关键。本算法主体思想就是利用HSL来计算各点的调整系数。 算法过程如下： （参考优快云博客：http...
【python中numpy数值溢出--numpy自动类型转换】
xu.hyj
04-07 1071
0、问题描述1、可视化原理2、解决办法 0、问题描述 在使用numpy将元素值范围为（0，2268）的矩阵（深度图）可视化时，发现其可视化结果不如人意，下图1是正常图（翻转了180°），下图2是不如人意的图（也翻转了180°），通过排查最终发现是数值溢出问题，造成某些值得丢失。 1、可视化原理 我们知道图像的像素值通常是0~255，所以要将元素值为0~2268范围的矩阵以图片方式展示，就要将0~2268范围按比例缩放到0~255 max_value=255 # int depth_min=depth.
Python库学习(九):Numpy[续篇三]:数组运算
weixin_39001207的博客
10-10 2830
方差越大，数据点相对于均值的分散程度就越高，方差越小，数据点相对于均值的分散程度就越低。标准差用于衡量数据点相对于数据集的均值的平均偏离程度，它提供了一种对数据集中数据分布的散布情况的直观认识。）是一种强大的特性，它允许在不同形状的数组之间执行元素级操作，而无需显式地将数组形状调整为相同的形状。它接受一个布尔数组或条件表达式，当参数不为空时,将只计算满足条件的元素的平均值，而忽略不满足条件的元素。数组支持基本的四则运算（加法、减法、乘法和除法），它们是元素级别的运算，也称为逐元素运算;
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