使用OpenCV imwrite进行图像类型转换

Question

我使用以下代码计算图像的DCT：

img = cv2.imread(imgName,0)
imf = np.float32(img)
dctimg = cv2.dct(imf)

问题在于使用OpenCV＆＃39; imwrite功能保存图像时，我获得了所需的输出。

cv2.imwrite('output-dct.png',dctimg)

但是使用matplotlib作为plt.imshow(dctimg, cmap='gray')进行保存时，我会得到一张完全黑的图像

据我所知，OpenCV正在将其转换为8位图像。所以我尝试使用规范化

来做同样的事情

cv2.normalize(orgDct, dctimg,alpha=0, beta=1, 
                           norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
dctimg = np.uint8(dctimg)*255
plt.imshow(dctimg, cmap='gray')

但结果并不相同
使用matplotlib进行绘图时如何实现与imwrite相同的效果？

Answer 1

我使用了vmin函数的vmax和imshow参数。这使DCT图像与OpenCV的imwrite等效。

所以程序看起来像这样：

img = cv2.imread(imgName,0)
imf = np.float32(img)
dctimg = cv2.dct(imf)
plt.imshow(dctimg, cmap='gray', vmin = 0, vmax = 255)

以上是上述代码的输出：

Answer 2

你犯了一个错误：

dctimg = np.uint8(dctimg)*255

应该是

dctimg = np.uint8(dctimg*255)

因为假设您的dctimg的值介于0.0和1.0之间，您的代码只会将最高值转换为1，其余值转换为0，然后将结果乘以255 - 产生0＆＃34;几乎无处不在＆ ＃34 ;.

另外，请确保您的DCT实际上只产生正值。我不认为通常就是这种情况。