opencv中的uint8、int

本文探讨了OpenCV中图像数据类型的选择,尤其是uint8,它用于存储灰度图和3通道彩色图。选择uint8节省内存,因为像素值通常在0到255之间。强制类型转换uint8到int32不会导致信息丢失,但反之则会。在读取图像时,错误的类型转换可能导致获取错误的像素值。读取灰度图时,推荐使用正确通道数以避免潜在问题,可以通过检查通道数量来确定读取方式。

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opencv中的灰度图以uint8存储,3通道彩色图也是uint8,范围就是0~255

为什么要这样?

首先,像素值一般就是0到255,然后如果是int型,int一般是32位的,相当于浪费了接近24位,这样存储肯定是节约内存的

然后你用int()对uint8,uint16进行强制类型转换,实际上是不会损失的,因为你一个32位的对低位的进行类型转换肯定是不会损失的,只有高位转低位才会损失

 

1.image.at中uchar对应uint8,short对应uint16

2.做了一个实验,stixelImg.at<uchar>(1,1) = 255,在1,1这个位置,stixelImg会将原本是int型的255转换成uint8型,即uchar

3.如果在1,1那个位置存储的是uchar的类型,用这个代码去读这个像素值:stixelImg.at<float>(1,1),读出来是一个错误的值,读出来是0,并且计算前面加了一个float()函数进行类型转换,也依旧是0

4.

 用这个代码存储图片:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <string>


using namespace std;
using namespace<
<think>我们正在处理用户关于Python中使用uint16和int16数据类型的问题。根据提供的引用和用户需求,我们需要解释如何在Python中正确使用这些数据类型,特别是与NumPy库相关的操作。关键点:1.Python本身没有内置的uint16或int16类型,但可以通过第三方库(如NumPy)来使用这些固定宽度的整数类型。2.在NumPy中,我们可以使用`numpy.uint16`和`numpy.int16`来声明特定类型的数据。3.用户可能涉及数据处理(如图像处理)中的类型转换,需要注意转换可能导致的数据截断或精度问题(如引用[1]和[3]所示)。步骤:1.引入NumPy库,并展示如何创建uint16和int16类型的数组。2.演示类型转换,并强调转换时可能遇到的问题(如值域溢出)。3.结合引用[3]提到的图像处理中的类型转换,给出一个从int16到uint8的转换示例(使用OpenCV的normalize函数)。注意:用户的问题集中在uint16和int16的使用方法,因此我们将重点放在创建、转换和注意事项上。回答结构:-解释uint16和int16的含义(16位无符号整数和16位有符号整数)。-展示如何在NumPy中创建这些类型的数据。-讨论类型转换的注意事项。-给出一个实际应用的例子(如图像处理中的类型转换)。同时,根据系统指令,我们需要生成相关问题。</think>### Python中使用uint16和int16数据类型的方法 在Python中处理16位整数时,主要通过`numpy`库实现,因为Python原生的`int`类型是可变长度的。以下是具体使用方法及注意事项: #### 1. **创建uint16/int16数组** ```python import numpy as np # 创建uint16数组(无符号16位整数,范围0-65535) uint16_arr = np.array([100, 2000, 65535], dtype=np.uint16) # 创建int16数组(有符号16位整数,范围-32768至32767) int16_arr = np.array([-20000, 0, 25000], dtype=np.int16) ``` #### 2. **数据类型转换** ```python # 从其他类型转换(注意值域溢出风险) float_arr = np.array([3.14, 2.71], dtype=np.float32) converted_uint16 = float_arr.astype(np.uint16) # 小数部分被截断 # 正确转换方法:先缩放再转换(如图像处理场景) int16_image = np.array([-1000, 30000], dtype=np.int16) scaled_uint8 = ((int16_image - int16_image.min()) / (int16_image.max() - int16_image.min()) * 255).astype(np.uint8) ``` #### 3. **关键注意事项** - **值域溢出**(引用[1]示例问题): ```python # 错误:将超过255的值转为uint8会导致数据截断 depth_data = np.array([300], dtype=np.uint16) # 正确:300在uint16范围内 corrupted = depth_data.astype(np.uint8) # 错误:300→44(256取模) ``` - **符号处理**(引用[2]类型定义): - `uint16`:无符号(全正数) - `int16`:最高位为符号位(负数用补码表示) - **跨系统兼容性**: ```python # 确保跨平台一致性(引用[2]底层实现) data = np.frombuffer(b'\x01\x02', dtype=np.uint16) # 大端序:0x0102=258 ``` #### 4. **实际应用场景** - **图像处理**(引用[3]方法): ```python import cv2 # int16转uint8的正确方式(保留动态范围) int16_data = np.array([-1000, 0, 1000], dtype=np.int16) uint8_data = cv2.normalize(int16_data, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) ``` - **硬件交互**: ```python # 从传感器读取uint16数据 raw_bytes = b'\x12\x34' # 大端序:0x1234=4660 sensor_data = np.frombuffer(raw_bytes, dtype=np.uint16) ``` > **重要提示**:直接转换可能引发数据错误(如引用[1]的`uint8`误用)。始终在转换前检查值域范围: > - `np.iinfo(np.uint16).max` → 65535 > - `np.iinfo(np.int16).min` → -32768
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