[ndarray]unit8型とint型とfloat型の出力結果の差異が起こる原因はなにか

Question

前提・実現したいこと

なぜ、”(v.astype(int)*brightness/v.mean())”のときだけ出力結果が異なるのか....

code

import cv2
hsv_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
h,s,v = cv2.split(hsv_img)
b = 100

print(type(v))
print(v.dtype)
v2 = v * b / v.mean()
print(v2)

v3 = (v.astype(int))
print(type(v3))
print(v3.dtype)
v3 = v * b / v3.mean()
print(v3)

v4 = (v.astype(int) * b / v.mean())
print(type(v4))
print(v4.dtype)
print(v4)

▼出力結果

-v2の出力結果
<class 'numpy.ndarray'>
uint8
[[1.18341316 1.18341316 1.18341316 ... 0.46307472 1.46640326 1.46640326]
 [0.54025383 1.18341316 1.18341316 ... 0.46307472 1.46640326 1.46640326]
 [0.54025383 1.18341316 1.18341316 ... 1.46640326 0.46307472 0.46307472]
 ...
 [0.64315933 0.92614943 0.36016922 ... 0.36016922 0.72033845 1.44067689]
 [1.20913953 1.36349777 0.15435824 ... 0.15435824 1.51785601 1.15768679]
 [0.12863187 0.         0.15435824 ... 0.51452746 1.23486591 0.87469668]]

-v3の出力結果
<class 'numpy.ndarray'>
int64
[[1.18341316 1.18341316 1.18341316 ... 0.46307472 1.46640326 1.46640326]
 [0.54025383 1.18341316 1.18341316 ... 0.46307472 1.46640326 1.46640326]
 [0.54025383 1.18341316 1.18341316 ... 1.46640326 0.46307472 0.46307472]
 ...
 [0.64315933 0.92614943 0.36016922 ... 0.36016922 0.72033845 1.44067689]
 [1.20913953 1.36349777 0.15435824 ... 0.15435824 1.51785601 1.15768679]
 [0.12863187 0.         0.15435824 ... 0.51452746 1.23486591 0.87469668]]

-v4の出力結果
<class 'numpy.ndarray'>
float64
[[101.61917359 101.61917359 101.61917359 ... 104.1918109  103.54865157
  103.54865157]
 [100.97601426 101.61917359 101.61917359 ... 104.1918109  103.54865157
  103.54865157]
 [100.97601426 101.61917359 101.61917359 ... 103.54865157 104.1918109
  104.1918109 ]
 ...
 [ 82.96755312  84.8970311   81.03807514 ... 122.20027204 120.91395339
  118.34131608]
 [ 86.82650908  80.39491581  75.89280053 ... 117.05499743 115.12551945
  116.4118381 ]
 [ 90.68546504  82.32439379  75.89280053 ... 115.76867877 113.19604147
  114.48236012]]

実質的には、v2とv4は型が変換されて数値が変わる？というのはなんとなく腑に落ちますが（型変換によって出力結果が変わる理由はわかってませんｍｍ）v3とv4に関しては、やっている事自体は同じだと思うので( astype(int)で型変換)出力結果が同じにならないのはなぜなのでしょうか.....

Answer 1

前回の質問の回答で適当に書いてしまったので混乱させたようで済みません。

v3とv4に関しては、やっている事自体は同じではないからです。

v3 = v * b / v3.mean() は左から計算するので先にv*bを計算します。

>>> A = np.array([[10]], dtype=np.uint8)
>>> A
array([[10]], dtype=uint8)
>>> A*100
array([[232]], dtype=uint8)

100はuintで表現できるので、こうなります。

v5 = v * float(b) / v.mean()

というような書き方にした方がわかりやすかったのでしょう。

>>> A*100.0
array([[1000.]])

Comments

[kobayashy_kazu]

>>> A*100
array([[232]], dtype=uint8)

A*100の出力結果が 232 になる理由がわかりません...

最初はuintで表現するとスカラーも変わるのかと思い、
自身でも試してみましたが、uint8とint64でスカラーが変わるということは見受けられなかったです。

▼code
import numpy as np

A = np.array([100.00] , dtype = np.uint8)
B = np.array([100.00] , dtype = np.int64)
C = np.array([100.00] , dtype = np.float64)

print(A,B,C)
>>>[100] [100] [100.]

[ppaul]

Aはarray([[10]], dtype=uint8)です。
numpyの仕様として、dtypeがnp.uint8であるndarrayと整数型で、uint8出表現できるもの、つまり0以上255以下の整数の積は、uint8としての積になります。つまり8ビット符号無し整数としての積になります。10*100%256は232なので、それが入るわけです。

[kobayashy_kazu]

ありがとうございます、概念は理解することができました。
ただ、上記を理解した上で最初に戻り v1[1,1] の値が 1.18341316 となるか検証してみたところ、uint8にも関わらず出力結果は256進数になりませんでした....

------------------------------------
import cv2
img = cv2.imread("***/.jpg")
hsv_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
h,s,v = cv2.split(hsv_img)

b=100

v1 = v[1,1]
print(v1.dtype)

v_mean = v.mean()

v2 = (v1*b/v_mean)
print(v2)

>>>uint8
>>>101.61917358968331
------------------------------------

[ppaul]

(dtypeがnp.uint8であるndarray) と (整数型で、uint8出表現できるもの、つまり0以上255以下の整数) の積の場合はそうなるという話です。
v_meanは浮動小数ですし、積ではなく商です。
この場合は双方を浮動小数に揃えて割り算をします。