为什么numpy数组中的max元素值为255？

Question

我目前正在使用numpy来创建一个数组。我想使用矢量化实现来更有效地获取位置（i，j）中元素的平均值。这些数组来自文件目录中的图像，这些图像都已标准化为固定大小。

但是，当我尝试添加图像数组时，每个元素的总和以a（mod 256）的形式返回。如何更改元素的最大值？

Answer 1

您的数组可能属于numpy.uint8类型，因此它们在达到256时会回绕。

如果要获得更大的结果，请使用astype将第一个参数转换为更大的数据类型，例如：

a = np.array(..., dtype=np.uint8)
b = np.array(..., dtype=np.uint8)
c = a.astype(np.uint32) + b

并且您将获得更大数据类型的结果数组。

Per @Eric，为了避免临时性，您可以使用the numpy add function（非方法）进行添加，传递dtype以使结果属于新类型，即使是输入没有转换，避免临时（至少在Python级别）：

c = np.add(a, b, dtype=np.uint32)

Answer 2

首先创建输出数组会更好：

average = numpy.zeros(a.shape, numpy.float32)
image = numpy.zeros_like(average)

然后遍历图像并将其添加到位：

for i in images:
    image[:] = function_that_reads_images_as_uint8(i)
    average += image
average /= len(images)

如果你在分割步骤中不需要精度，你可能会使用int类型。