Python以三个通道和float类型保存图像（以避免丢失精度）

Question

我有一张带有像素类型的图片float32。我想在深度学习任务中保留图像中的浮动类型。

但是，据我所知，PIL 图像保存函数仅支持uint8数据类型，但我不想将我的float32数据转换为uint8，因为这会失去精度。

那么，还有其他选择吗？

我的图像有 3 个通道，我想保存为 jpg 格式文件。

注意：由于我正在做的深度学习任务的限制，我确实必须使用我所描述的内容。

Answer 1

有两个考虑因素 - 首先是文件格式，其次是这些格式的库支持。因此，对于文件格式，以下格式不支持浮点数据：

• JPEG
• 巴布亚新几内亚
• 动图
• 骨形态发生蛋白
• 热重分析

以下格式支持浮点数据：

• TIFF 支持 32 或 64 位浮点数据
• PFM支持 32 位浮点数，您可以非常轻松地自行读取/写入
• JPEG XR 和 JPEG XL 也支持浮动 - 感谢 @cgohlke
• EXR 格式也可以使用

因此，如果您想成为主流，那么您或多或少会陷入 TIFF 或 PFM 的困境。现在让我们看看某些包对这两种格式的支持：

• PIL本身根本不支持3通道浮点
• OpenCV 支持 32 位和 64 位浮点数，并且可以读写 TIFF（和 PFM IIRC）
• wand支持 32 和 64 位浮点数，并且可以读写 TIFF（可能还有 PFM IIRC）
• tifffile支持 32 位和 64 位浮点数
• pyvips支持浮动

请注意，Numpy 可以以其自己的格式读取/写入浮点数，但除了 Numpy 之外，其他任何东西都无法轻松查看这些浮点数。

同样，OpenCV 可能可以以其FileStorage格式存储浮点数，但这也不能被任何常规图像查看器查看。