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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

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投稿2022/05/13 02:28

編集2022/05/14 17:20

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

#正規化 img = cv2.imread(files[5]) imgHLS = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS) Lchannel = imgHLS[:,:,1] norm = Lchannel / Lchannel.sum() plt.imshow(norm)#正規化後の画像が表示される print(norm.dtype)#float64 norm = np.clip(norm * 255, a_min = 0, a_max = 255).astype(np.uint8)#uint8に変更 cv2.imwrite('norm.png', norm)#真っ黒な画像が保存 print(norm.dtype)#uint8 plt.imshow(norm)#真っ黒な画像が表示

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jbpb0

2022/05/14 00:55

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
jbpb0

2022/05/14 01:32

「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
jbpb0

2022/05/14 01:45 編集

> 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

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