Python中的Pillow模块坚持要打开一个我拥有的32位/像素TIFF文件，就好像像素是float32类型一样，而我相信正确的解释是unsigned int32。如果我继续将数据加载到float32类型的640x512数组中，如何在保留基础二进制表示形式的同时将其重新键入为uint32？
在Fortran和C中，很容易使不同类型的指针或数据结构指向相同的物理内存块，以便可以根据我想要的任何类型轻松地解释原始内存的内容。 Python中有等效的过程吗？
后面是示例（请注意，我没有有关压缩等的信息；该文件是由商业软件程序从专有文件格式中提取的）：
from PIL import Image
infile = "20181016_071207_367_R.tif"
im = Image.open(infile)
data = np.array(im.getdata())
print(data)
[-9.99117374 -10.36103535 -9.80696869 ... -18.41988373 -18.35027885 -18.69905663]
答案 0 :(得分：1)
假设您最初拥有<p><br></p>等于im.mode，则可以强制Pillow以不同的方式（确实是非常不寻常的愿望）以某种有点怪异的方式重新加载相同的数据：
F更一般而言（在PIL上下文之外），每当遇到需要处理Python中的原始内存表示形式时，通常都应依赖imnew = im.convert(mode='I')
imnew.frombytes(im.tobytes())
或Python内置的numpy类， memoryview模块。
这里是将numpy struct的数组重新解释为float32的示例：
int32以下是使用a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype='float32')
a_as_int32 = a.view('int32')
进行此操作的示例：
memoryview答案 1 :(得分：0)
在这种情况下，答案是Pillow正在使用从热像仪导出的图像中指定的正确类型（浮点32）加载图像。无需将图像转换为整数，否则将导致错误的结果。