python中怎么存储16bit和32bit的图像-创新互联

python中怎么存储16bit和32bit的图像，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

笔记：python中存储16bit和32bit图像的方法。

说明：主要是利用scipy库和pillow库，比较其中的不同。

import numpy as np
 
import scipy.misc
from PIL import Image
 
# 用已有的8bit和16bit图作存储测试
path26 = 'D:\Py_exercise\lena16.tif'
path8 = 'D:\Py_exercise\lena8.tif'
tif16 = scipy.misc.imread(path26)  #
tif8 = scipy.misc.imread(path8)   #
print(np.shape(tif16),type(tif16[0,0])) 
print(np.shape(tif8),type(tif8[0,0])) 
print()
 
save16 = 'D:\Py_exercise\lena16_save.tif'
save8 = 'D:\Py_exercise\lena8_save.tif'
scipy.misc.imsave(save16, tif16)   #--> 8bit
scipy.misc.imsave(save8, tif8)   #--> 8bit
 
 
# Create a mat which is 64 bit float
nrows = 512
ncols = 512
np.random.seed(12345)
y = np.random.randn(nrows, ncols)*65535 #
print(type(y[0,0]))
print()
 
# Convert y to 16 bit unsigned integers
z16 = (y.astype(np.uint16))    #
print(type(z16[0,0]))
print()
 
# 用产生的随机矩阵作存储测试
save16 = 'D:\Py_exercise\lena16_save1.tif'
scipy.misc.imsave(save16, z16)     #--> 8bit
 
im = Image.frombytes('I;16', (ncols,nrows), y.tostring())
im.save('D:\Py_exercise\lena16_save21.tif') #--> 16bit
im = Image.fromarray(y)      
im.save('D:\Py_exercise\lena16_save22.tif') #--> 32bit
im = Image.fromarray(z16)      
im.save('D:\Py_exercise\lena16_save23.tif') #--> 16bit
 
# 归一化后的np.float64仍然存成了uint8
zNorm = (z16-np.min(z16))/(np.max(z16)-np.min(z16)) #
print(type(zNorm[0,0]))
save16 = 'D:\Py_exercise\lena16_save11.tif'
scipy.misc.imsave(save16, zNorm)    #--> 8bit
 
# 归一化后的np.float64直接转8bit或16bit都会超出阈值,要*255或*65535
# 如果没有astype的位数设置,会直接存成32bit
zImg = (zNorm*65535).astype(np.uint16) 
im = Image.fromarray(zImg)
im.save('D:\Py_exercise\lena16_save31.tif') #--> 16bit
im = Image.fromarray(zNorm)
im.save('D:\Py_exercise\lena16_save32.tif') #--> 32bit(0~1)

关于python中怎么存储16bit和32bit的图像问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。

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