元画像を正規化をして、その画像を保存したいのですが、正規化後は画像のdtypeがfloat64になっているためそのままではimwrite()で保存できないのでuint8に変換しました。しかし、uint8に変換すると正規化後の画像が表示されなく(真っ黒な画像)なりました。
また、float64のときはimshowで正規化後の画像がしっかりと表示できています。uint8にするとimshowでも表示できなくなりました。
どのようにすれば、正規化後の画像が変更されずにuint8型に変換できるでしょうか?
コードを下記に示します。
python
1#正規化 2img = cv2.imread(files[5]) 3imgHLS = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS) 4Lchannel = imgHLS[:,:,1] 5norm = Lchannel / Lchannel.sum() 6 7plt.imshow(norm)#正規化後の画像が表示される 8print(norm.dtype)#float64 9norm = np.clip(norm * 255, a_min = 0, a_max = 255).astype(np.uint8)#uint8に変更 10cv2.imwrite('norm.png', norm)#真っ黒な画像が保存 11print(norm.dtype)#uint8 12plt.imshow(norm)#真っ黒な画像が表示
質問に記載のコードは、「#正規化後の画像が表示される」等のコメント6箇所の直前(左)に全角スペースが挿入されているので、そのままコピペしても実行できませんでした
「plt.imshow」では明るさが自動調整されて表示されるので、それで表示されるのは「全体の画像輝度の和を1になるように正規化」されたものではありません
「#uint8に変更」を実行するよりも前(上)で、下記の変更をして実行したら、「全体の画像輝度の和を1になるように正規化」されたものが表示されます
plt.imshow(norm)
↓ 変更
plt.imshow(norm, clim=(0, 1))
上記の変更をして実行したら、「#uint8に変更」する前の段階でも、「全体の画像輝度の和を1になるように正規化」されたものが「実質的に真っ黒」であることが分かると思います
「実質的に真っ黒」とは、データは黒(0.0)ではないけど、表示する時には黒になってしまうくらい小さなデータである、という意味です
norm = Lchannel / Lchannel.sum()
のすぐ下に下記を追加して実行してみてください
print(np.max(norm))
それで表示される画素値の最大値は、白(1.0)に比べてはるかに小さいでしょう
> float64のときはimshowで正規化後の画像がしっかりと表示できています。uint8にするとimshowでも表示できなくなりました。
norm = Lchannel / Lchannel.sum()
のすぐ下に下記を追加して実行してみてください
print(np.max(np.clip(norm * 255, a_min = 0, a_max = 255)))
それで表示される、画素値の最大値の255倍が1.0よりも小さいなら、それを
norm = np.clip(norm * 255, a_min = 0, a_max = 255).astype(np.uint8)
で整数にしたら、切り捨てられて全て0になります
整数にする前は、データはとても小さいけれど0.0ではなかったので、「plt.imshow」で明るさが自動調整されたら表示されましたが、整数にしたら0になるので、明るさが自動調整されても真っ黒になります