如何将numpy数组更改为灰度opencv图像

Question

如何在python中将numpy数组更改为灰度opencv图像？ 经过一些处理后，我得到了一个包含以下属性的数组：最大值为：0.99999999988， 最小值为8.269656407e-08，类型为：<type 'numpy.ndarray'>。我可以使用cv2.imshow()函数将其显示为图像，但我无法将其传递给cv2.AdaptiveTreshold()函数，因为它的类型错误：

error: (-215) src.type() == CV_8UC1 in function cv::adaptiveThreshold

如何将此np.array转换为正确的格式？

Answer 1

正如断言所述，adaptiveThreshold()需要一个单通道的8位图像。

假设您的浮点图像的范围从0到1（看起来就是这种情况），您可以将图像转换为255并转换为np.uint8：

float_img = np.random.random((4,4))
im = np.array(float_img * 255, dtype = np.uint8)
threshed = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 3, 0)

Answer 2

这个为我工作：

uint_img = np.array(float_arr*255).astype('uint8')

grayImage = cv2.cvtColor(uint_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

Answer 3

我需要将闭合图像（形态学闭合）转换为二进制，然后检查@Aurelius解决方案，这一点对我来说比提到的解决方案更好。

Python cv2.CV_8UC1() Examples

mask_gray = cv2.normalize(src=mask_gray, dst=None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)