如何在Python openCV中显示16位4096强度图像？

Question

我有以灰度16位tiff格式编码的图像。他们使用16位色深的变体，其中最大强度为4,096。

我相信openCV中的默认最大强度是65536，因此我的图像使用以下代码显示为黑色。

import cv2

image = cv2.imread("test.tif", -1)

cv2.imshow('tiff', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print(image)

我可以使用vmin，并vmax在matplotlib配置颜色映射：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt 

image = cv2.imread("test.tif", -1)
plt.imshow(image, cmap="gray", vmin=0, vmax=4096)
plt.show()

它显示图像的内容：

我要坚持使用openCV的原因是matplotlib不支持显示16位RGB图像。

该文件的cv2.imshow是不是真的有帮助。有没有办法在Python openCV中显示16位4096强度图像？

测试图像test.tif可以在这里找到。

Answer 1

您需要cv2.normalize()在显示之前使用缩放图像。

您可以设置图像的最小值/最大值，它将适当缩放图像（通过将图像的最小值移动到，将图像的alpha最大值移动到beta）。假设您img已经是uint16：

img_scaled = cv2.normalize(img, dst=None, alpha=0, beta=65535, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

然后您可以正常查看。

默认情况下，cv2.normalize()将产生与输入图像相同类型的图像，因此，如果要使用无符号16位结果，则输入应为uint16。

再次注意，这会线性扩展图像的范围-如果图像从未真正达到0并说最小值为100，则在进行标准化后，该最小值将是您设置的值alpha。如果您不希望这样做，就像其中一条评论所建议的那样，您可以将图像乘以16，因为它目前最多只能增加4095。使用* 16，则可以最多增加65535。