图像位深转换：64位-＞32位

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#计算机视觉 #opencv #图像处理

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在深度学习的图像处理中，由于将图像读取方式从`cv2.imread(img_path)`更改为`cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)`，导致图像数据类型变为`uint16`，引发TypeError。为解决此问题，可以使用`cv2.convertScaleAbs()`函数将`uint16`图像转换为`uint8`。通过设置`alpha=255.0/65535.0`，确保数据范围从0~65535转换为0~255，从而避免类型转换错误。

问题描述

在深度学习的图像处理中遇到如下问题：
在这里插入图片描述

TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

问题原因

问题出现，是因为改变了图像的读取参数。之前输入的图像是通过cv2.imread(img_path)来读取的，默认读取的是彩色图像，默认情况下读入的数据类型是uint8。因为需要把图像读取方式转换为cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)后就出现该问题。

查看读取图像：
在这里插入图片描述
用image.dtype输出图像数据的数据类型：无问题图像的数据类型为uint8，有问题图像的数据类型为uint16。

解决方法

    if image.dtype == 'uint16':
        image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=(255.0/65535.0))
        print(image.dtype)

convertScaleAbs(src, dst=None, alpha=None, beta=None)通过公式 $d s t = s r c * a l p h a + b e t a$ 将src的数据范围转换为dst的数据范围。例如src为uint16那么对应的取值范围是0~65535，dst为uint8那么对应的取值范围是0~255。要把uint16转换为uint8，只要设置参数alpha = 255.0/65535.0，通过公式 $d s t = s r c * a l p h a$ 将数据范围从0~65535转换为0~255。

def convertScaleAbs(src, dst=None, alpha=None, beta=None): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst
    .   @brief Scales, calculates absolute values, and converts the result to 8-bit.
    	缩放，计算绝对值，然后将结果转换为8位。
    .   
    .   On each element of the input array, the function convertScaleAbs
    .   performs three operations sequentially: scaling, taking an absolute
    .   value, conversion to an unsigned 8-bit type:
    	在输入数组的每个元素上，函数convertScaleAbs依次执行三个操作：缩放，获取绝对值，转换为无符号的8位类型：
    	
    .   \f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate\_cast<uchar>} (| \texttt{src} (I)* \texttt{alpha} +  \texttt{beta} |)\f]
    
    .   In case of multi-channel arrays, the function processes each channel
    .   independently. When the output is not 8-bit, the operation can be
    .   emulated by calling the Mat::convertTo method (or by using matrix
    .   expressions) and then by calculating an absolute value of the result.
		如果是多通道阵列，该函数将独立处理每个通道。 
		当输出不是8位时，可以通过调用Mat :: convertTo方法（或使用矩阵表达式），
		然后通过计算结果的绝对值来模拟该操作。
		
    .   For example:
    .   @code{.cpp}
    .   Mat_<float> A(30,30);
    .   randu(A, Scalar(-100), Scalar(100));
    .   Mat_<float> B = A*5 + 3;
    .   B = abs(B);
    .   // Mat_<float> B = abs(A*5+3) will also do the job,
    .   // but it will allocate a temporary matrix
    .   @endcode
    .   @param src input array. 输入数组。
    .   @param dst output array. 输出数组。
    .   @param alpha optional scale factor. 可选比例因子。
    .   @param beta optional delta added to the scaled values. 可选增量添加到缩放值。
    .   @sa  Mat::convertTo, cv::abs(const Mat&)
    """
    pass