Python将真假矩阵转换为图像

Question

我有一个由 True 和 False 值组成的矩阵。我想将此打印为图像，其中所有 True 值都是白色，而 False 值是黑色。该矩阵称为索引。我尝试了以下方法：

indices = indices.astype(int)  #To convert the true to 1 and false to 0
indices*=255                   #To change all the 1's to 255
cv2.imshow('Indices',indices)
cv2.waitKey()

这是打印全黑图像。当我尝试 print 时(indices==255).sum()，它返回 669 的值，这意味着索引矩阵中有 669 个元素/像素应该是白色的。但我只能看到纯黑色的图像。我怎样才能解决这个问题？

Answer 1

据我所知，opencv将图像表示为范围从 0 到 1 的浮点数矩阵，或值介于该类型的最小值和最大值之间的整数。

Anint没有边界（除了可以用所有可用内存表示的边界）。但是np.uint8，如果您使用，则意味着您正在使用（无符号）字节，其中最小值为 0，最大值为 255。

所以有几种选择。最受欢迎的两个是：

1. 投射到np.uint8然后乘以 255：

   indices = indices.astype(np.uint8)  #convert to an unsigned byte
   indices*=255
   cv2.imshow('Indices',indices)
   cv2.waitKey()

2. 使用float表示：

   indices = indices.astype(float)
   cv2.imshow('Indices',indices)
   cv2.waitKey()

请注意，您还可以选择使用np.uint16例如使用无符号 16 位整数。在这种情况下，您必须乘以 65'535。这种方法的优点是您可以使用任意颜色深度（尽管大多数图像格式使用 24 位颜色（每通道 8 位），但没有理由不使用 48 位颜色。例如，如果您正在处理图像处理光面杂志，然后使用更多颜色深度工作可能会有所帮助。

此外，即使最终结果是 24 位调色板，有时也可以更好地为图像处理的不同步骤使用更高的颜色深度。