Question

因此，我试图检测图像中的aruco标记，并且该功能要求图像为uint8类型，所以我使用以下公式转换了图像：

IMG = ((img.astype(np.uint8)*255)) #img is the original float32 type image

这是图像，类型为float32： Image

将其转换为uint8类型，然后将其传递给需要使用uint8类型图像的功能，然后我得到了：Image uint8

我将图像传递给的函数是：

def detect_Aruco(img):  #returns the detected aruco list dictionary with id: corners
    aruco_list = {}
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_5X5_50)
    parameters = aruco.DetectorParameters_create()
    #lists of ids and the corners belonging to each id
    corners, ids, _ = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters = parameters)
    # print len(corners), corners, ids
    gray = aruco.drawDetectedMarkers(gray, corners,ids)
    # cv2.imshow('frame',gray)
    #print (type(corners[0]))
    if len(corners):    #returns no of arucos
        #print (len(corners))
        #print (len(ids))
        for k in range(len(corners)):
            temp_1 = corners[k]
            temp_1 = temp_1[0]
            temp_2 = ids[k]
            temp_2 = temp_2[0]
            aruco_list[temp_2] = temp_1
        return aruco_list

TLDR；我想获取Image2，但要具有原始颜色。有帮助吗？

编辑：这是我的原始图像数组（在float32中）：Image as float array

编辑2：我想我明白了。为了增加对比度，我将其乘以3。该值大于1。因此规范化是错误的。

正如评论所建议的，正确的行是：ENHAN_IMG = ((enhan_img*255).astype(np.uint8))

在opencv python中将图像颜色从float32类型转换为uint8类型后如何恢复图像颜色？

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