将灰度数组转换为FloatingPoint-Array

Question

我试图在julia中读取.tif文件作为浮点数组。使用 FileIO ＆amp; ImageMagick -Package我能够做到这一点，但我得到的数组是Array{ColorTypes.Gray{FixedPointNumbers.Normed{UInt8,8}},2}类型。

我可以将这个FixedPoint-Array转换为Float32-Array，将其乘以255（因为UInt8），但我正在寻找一个函数来为任何类型的FixedPointNumber（即reinterpret()或{{1 }}）。

convert()

输出是

using FileIO
# Load the tif
obj = load("test.tif");
typeof(obj)
# Convert to Float32-Array
objNew = real.(obj) .* 255
typeof(objNew)

我一直在查看文档很长一段时间没找到将给定的FixedPoint-Array转换为FloatingPont-Array而不将其与Integer类型的最大值相乘的函数。

感谢您的帮助。

修改： 我让a small gist看看迈克尔的解决方案是否有效，而且确实如此。谢谢！

注意：我不知道为什么，但julia> using FileIO julia> obj = load("test.tif"); julia> typeof(obj) Array{ColorTypes.Gray{FixedPointNumbers.Normed{UInt8,8}},2} julia> objNew = real.(obj) .* 255; julia> typeof(objNew) Array{Float32,2} - 代码不起作用（请参阅要点）。

Answer 1

为什么不只是Float32.()？

using ColorTypes
a = Gray.(convert.(Normed{UInt8,8}, rand(5,6)));
typeof(a)
#Array{ColorTypes.Gray{FixedPointNumbers.Normed{UInt8,8}},2}
Float32.(a)

Answer 2

简短的答案确实是Michael给出的答案，只需使用Float32.(a)（灰度）。另一种替代方案是channelview(a)，它通常执行通道分离，因此也从阵列中剥离颜色信息。在后一种情况下，您将无法获得Float32数组，因为您的图像以每像素8位存储，而是获得N0f8（= FixedPointNumbers.Normed{UInt8,8}）。您可以阅读这些数字here。

考虑到其他图像处理框架的工作原理，你的本能乘以255是很自然的，但是朱莉娅已经做了一些努力，以值得花一点时间思考的方式保持“意义”的一致性。例如，在另一种编程语言中只是改变数组的数值精度：

img = uint8(255*rand(10, 10, 3));   % an 8-bit per color channel image
figure; image(img)
imgd = double(img);   % convert to double-precision, but don't change the values
figure; image(imgd)

产生以下令人惊讶的结果：

第二个“全白”图像代表饱和度。在另一种语言中，“5”表示两个完全不同的东西，具体取决于它是作为UInt8还是Float64存储在内存中。我认为可以公平地说，在任何正常情况下，数字图书馆的用户都会把这称为一个错误，而且是一个非常严重的错误，但不知何故，我们中的许多人已经开始在图像处理环境中接受这一点。 / p>

这些新类型的产生是因为在Julia中我们已经努力实现新的数值类型（FixedPointNumbers），其作用类似于小数值（例如，介于0和1之间），但内部存储的位数模式与“对应的“UInt8（乘以255得到的那个）。这允许我们使用8位数据，但允许值始终以一致的比例解释（0.0 =黑色，1.0 =白色）。